Une équipe de chercheurs du Royaume-Uni, associée à Google Health et à DeepMind, le laboratoire d’intelligence artificielle de Google, a réussi à développer un outil capable d’identifier avec succès des cas de **cancer du sein** dans des mammographies par rayons X, comme le rapporte Wired.
D’après l’étude publiée cette semaine dans la revue Nature, cet outil montre un tel niveau d’efficacité qu’il pourrait, à l’avenir, rivaliser voire surpasser le travail des radiologues humains.
Les chercheurs ont formé leur modèle d’**IA** à partir de mammographies réalisées sur près de **91 000 femmes** aux États-Unis et au Royaume-Uni. Les résultats obtenus sont très prometteurs. Comparé aux radiologues humains, le modèle d’IA a détecté **9,4 %** de faux négatifs en moins et **5,7 %** de faux positifs en moins dans les données américaines, ainsi que **2,7 %** et **1,2 %** respectivement pour le vaste ensemble de données britannique.
En d’autres termes, l’IA a montré une meilleure capacité à indiquer les cas de **cancer** réellement présents, tout en signalant moins de cas où la maladie n’était pas présente. Cela signifie que le modèle s’est révélé aussi précis qu’un radiologue humain dans la détection du cancer du sein.
La **mammographie** reste le moyen le plus courant de dépistage du cancer du sein. Ce processus utilise des rayons X à faible énergie pour identifier des masses typiques associées à cette maladie. Un dépistage précoce est crucial car il permet d’augmenter les options de traitement disponibles pour les patientes et d’améliorer leurs chances de guérison.
Réduire les faux négatifs est essentiel, car négliger des signes de cancer peut avoir des conséquences fatales. Bien que les faux positifs ne soient pas toujours aussi critiques, ils peuvent engendrer du stress chez les patientes et mobiliser des ressources précieuses inutiles.
Cependant, l’IA ne surpasse pas encore la comparaison effectuée par deux radiologues analysant les mêmes images. Au Royaume-Uni, deux radiologues vérifient généralement les examens, alors qu’aux États-Unis, un seul radiologue les examine. Cela dit, l’outil pourrait s’avérer très utile au Royaume-Uni, surtout face à une **pénurie** de radiologues, comme l’indique Wired.
Michelle Mitchell, directrice générale de **Cancer Research UK**, a déclaré à Business Insider : « Ces résultats mettent en lumière le rôle potentiellement majeur que l’IA pourrait jouer dans l’avenir des soins oncologiques. Adopter ce type de technologie pourrait transformer notre manière de diagnostiquer le cancer dans les années à venir. »
Malgré ces avancées significatives dans la réduction des faux positifs et des faux négatifs, la recherche en est encore à ses débuts et beaucoup de travail reste à accomplir avant une application concrète dans des contextes réels.
Dominic King, directeur de Google Health au Royaume-Uni, a souligné que cela représente « une autre étape vers la réponse à des questions essentielles qui détermineront comment nous pourrons déployer ces innovations dans la pratique courante. »
FAQ
Quels sont les avantages d’une détection précoce du cancer du sein ?
Une détection précoce du cancer du sein augmente les chances de succès des traitements et permet d’accéder à une plus grande variété d’options thérapeutiques.
Comment fonctionne l’IA dans l’analyse des mammographies ?
L’IA utilise des algorithmes pour analyser les images des mammographies, identifiant des motifs associés au cancer, souvent avec une précision supérieure à celle des radiologues.
Quelles autres applications l’IA pourrait-elle avoir dans le domaine de la santé ?
L’IA pourrait être utilisée pour diagnostiquer d’autres types de maladies, optimiser les traitements, personnaliser les soins et prédire les évolutions des pathologies.
Quels défis l’introduction de l’IA dans les soins de santé peut-elle poser ?
Des problèmes d’éthique, de protection des données et de dépendance à la technologie pourraient surgir, suggérant la nécessité d’un encadrement stricte et d’une surveillance rigoureuse.
L’IA remplacera-t-elle un jour les radiologues humains ?
Il est peu probable que l’IA remplace complètement les radiologues ; elle est plutôt envisagée comme un outil complémentaire pour améliorer l’efficacité et la précision des diagnostics.
