C’est à cela que devraient servir les intelligences artificielles en priorité. Dans une étude publiée en novembre 2024, des chercheurs de l’université de Washington montrent comment leur modèle, basé sur l’apprentissage profond (deep learning), accélère considérablement le diagnostic médical sur des maladies graves.
Cette intelligence artificielle (IA) obtient non seulement des résultats corrects, mais en plus elle travaille plus vite que n’importe quel modèle antérieur du même genre. « Je pense que nous disposons désormais d’un moyen d’identifier les maladies et les tissus qui est plus rapide et plus précis que les humains », se réjouissent les auteurs de ces travaux.
« Il pourrait révolutionner ce type de médecine »
Concrètement, ce modèle permet d’analyser des images du corps obtenues après une biopsie, qui consiste à prélever un très petit échantillon d’organe. C’est de cette façon que l’IA a été entraînée : avec des centaines d’images provenant d’études épigénétiques antérieures menées par cette même équipe, et qui contenaient des signes déjà identifiés de maladies dans les tissus des reins, des testicules et des ovaires de rats et de souris. Les chercheurs ont aussi ajouté, dans le processus d’entraînement, des images en gigapixels (très haute définition pour une grande précision) de signes de cancers du sein et de métastases.
Les résultats ont été si concluants que l’IA a détecté en quelques minutes seulement des tissus cancéreux, là où il faut à des humains plusieurs heures, l’usage de microscopes et une validation mutuelle entre spécialistes. L’IA a même pu livrer un diagnostic lorsque des équipes humaines bottaient en touche. Bien sûr, un diagnostic n’est pas qu’un résultat et le rôle du médecin reste primordial dans son interprétation ; mais le gain de temps pour la prise en charge des patients pourrait être colossal.
« Ce programme d’apprentissage profond basé sur l’IA a été très, très précis dans l’examen de ces tissus », indique Michael Skinner, biologiste et co-auteur de ces travaux. « Il pourrait révolutionner ce type de médecine, tant pour les animaux que pour les humains, en facilitant ce type d’analyse ». Un tel modèle pourrait s’appliquer à toute maladie dont il existe une base de données suffisante pour nourrir une IA. Selon les auteurs, ce serait particulièrement mobilisable pour les maladies génétiques.
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