Ces derniers mois, Google n’a pas seulement travaillé au développement d’un algorithme capable de diagnostiquer les maladies oculaires. Des scientifiques de Verily, la filiale d’Alphabet spécialisée dans les soins de santé et la biotechnologie, ont également découvert dans le machine learning un outil permettant d’évaluer les risques d’un patient de souffrir d’incidents cardiaques.
En utilisant des images de l’œil prises avec un rétinographe, le logiciel mis au point par Verily peut émettre une prédiction, en tenant également compte de l’âge du patient, de sa pression artérielle et du fait qu’il soit ou non-fumeur.
300 000 images de rétine
« Traditionnellement, les découvertes médicales sont faites en observant des associations, en en déduisant des hypothèses, puis en concevant et en exécutant des expériences pour tester ces hypothèses. Cependant, avec l’imagerie médicale, observer et quantifier les associations est souvent difficile en raison de la grande variété de caractéristiques, de structures, de couleurs, de valeurs et de formes présentes dans les données réelles. Ici, nous montrons que l’apprentissage profond peut permettre d’extraire de nouvelles connaissances à partir d’images prises lors d’une rétinographie », exposent les experts dans la revue Nature Biomedical Engineering.
Sur un total de 284 335 patients examinés, l’outil a permis de prédire des risques de maladies cardiovasculaires que les scientifiques croyaient absents dans les photos de leur rétine. « Les modèles d’apprentissage profond entraînés ont utilisé des caractéristiques anatomiques, telles que le point aveugle ou les vaisseaux sanguins, pour générer chaque prédiction », complètent les chercheurs.
Un taux de réussite de 70 %
Pour entraîner leur outil, ils ont présenté à l’algorithme des images de la rétine de patients : certains d’entre eux avaient souffert de problèmes cardiovasculaires dans les cinq années suivant la prise de vue, et d’autres non. Dans 70 % des cas, l’algorithme de Verily a correctement identifié les risques à partir de ces images.
Sans nécessiter de test sanguin, l’outil pourrait ainsi aider les médecins à analyser les risques cardiovasculaires d’un patient. Sollicité par The Verge, le chercheur Luke Oakden-Rayner de l’Université d’Adélaïde — à la fois spécialisé dans l’informatique et la biostatistique — paraît convaincu par ces travaux.
L’algorithme éviterait de recourir à un test sanguin
« Ils récupèrent des données qui ont été enregistrées pour des raisons médicales, et en tirent davantage que nous ne le faisons actuellement. Plutôt que de remplacer les médecins, ils cherchent à étendre ce que nous pouvons réellement faire », fait-il observer.
À titre de comparaison, les résultats de l’algorithme ne sont pas très éloignés de ceux du score de Framingham, permettant d’estimer la survenue d’un événement cardiovasculaire dans les 10 années à venir avec une efficacité de 72 %.
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