Google a développé un algorithme capable de diagnostiquer les maladies oculaires

DeepMind, la branche de Google dédiée à l’intelligence artificielle, annonçait en juillet 2016 le lancement d’un partenariat avec le NHS, le système de santé du Royaume-Uni et le Moorfields Eye Hospital de Londres, le plus vieil hôpital ophtalmologique du monde. Ce projet de recherche visait à développer une intelligence artificielle capable de détecter des maladies de l’oeil.

Deux ans après, le résultat s’avère positif. Les chercheurs de DeepMind et du Moorfields Hospital ont soumis leurs résultats à une revue médicale après des « signaux prometteurs », rapporte le Financial Times, et espèrent les publier « d’ici l’année prochaine ». Si ces données passent avec succès l’évaluation de la communauté scientifique, des essais cliniques pourraient être lancés d’ici quelques années, notamment avec le Moorfields Eye Hospital.

Des milliers de scanners rétinaux

Pendant deux ans, les chercheurs de DeepMind ont entraîné un puissant algorithme à reconnaître les symptômes de maladies de l’œil, grâce au deep learning, l’apprentissage profond. Il s’agit d’une méthode d’apprentissage automatique, qui consiste à « nourrir » une machine avec des données en nombre considérable, afin qu’elle puisse travailler sur un sujet de manière autonome.

DeepMind

Dans ce cas-là, l’algorithme a été « nourri » de milliers de scanners de rétines en 3D anonymes. Ces scanners, fournis par le Moorfields Eye Hospital, avaient été catalogués avec précision par des médecins, en fonction des symptômes de maladie qu’on pouvait y trouver. Grâce à ces millions de pixels d’informations, l’algorithme a appris à analyser les scanners de rétines pour y repérer trois maladies de l’oeil importantes : le glaucome, la dégénérescence maculaire liée à l’âge (DMLA) et la rétinopathie diabétique.

Le directeur de la recherche et du développement à Moorfields, Peng Tee Khaw, a déclaré : « Je suis optimiste et je pense que ce que nous avons appris avec ce projet sera bénéfique pour des gens dans le monde entier, et aidera à mettre fin aux pertes de vues qui auraient pu être évitées. »

Dominic King, responsable clinique chez DeepMind Santé, a affirmé au Financial Times : « Dans des domaines spécifiques comme l’imagerie médicale, nous allons faire des progrès énormes dans les prochaines années avec l’intelligence artificielle. L’apprentissage automatique pourrait jouer un rôle important, afin de repérer des choses plus sensiblement et plus précisément qu’on ne le fait actuellement ».

Prochaine étape : détecter les cancers

Selon le Dr King, l’intelligence artificielle de DeepMind est « généralisée », ce qui signifie qu’elle peut étudier d’autres types d’images. DeepMind aimerait ainsi entraîner l’algorithme à analyser des scanners de radiothérapies, en partenariat avec le University College London Hospital, et des mammographies, avec le centre de santé du Imperial College London.

CC Skitter

D’après un consultant de Google cité par le Financial Times, l’étiquetage des radios servant à détecter des cancers de la tête et du cou est un travail fastidieux qui peut prendre « cinq ou six heures ». Une intelligence artificielle capable de déchiffrer des scanners et autres radiographies à la place des humains pourrait être très pratique alors que les hôpitaux, au Royaume-Uni comme en France, font face à des charges de travail conséquentes.

Toutefois, les implications éthiques de l’IA et les réticences de nombreuses personnes vis-à-vis de l’ingérence des géants de la tech dans le monde de la santé sont des paramètres à prendre en compte. En 2017, l’organisme de protection des données britanniques a établi que la NHS avait contrevenu à la loi, en donnant à DeepMind l’accès à des dossiers médicaux de 1,6 million de patients. Cette décision était liée à l’application de diagnostic médical Streams, développée par DeepMind, qui n’utilise pas l’IA mais analyse des données et envoie des alertes aux soignants quand celles d’un patient semblent anormales. DeepMind a depuis créé une unité de recherche dédiée aux conséquences éthiques et sociales de l’IA.