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DOSSIER Santé et nouvelles technologies
est un outil d’aide pour les médecins, mais est encore
Alain Livartowski, loin de pouvoir prétendre prendre leur place.
Oncologue et directeur
des data à l’Institut
Curie L’IA gagne ses galons
“L’IA présente une dans l’imagerie médicale
grande opportunité en
DR cancérologie, que ce
soit dans le pronostic Néanmoins, la technologie avance rapidement et
d’évolution de la maladie, dans l’aide au c’est dans l’analyse des images que les progrès sont
diagnostic et à la thérapeutique, l’aide à extrêmement significatifs.
l’activité clinique dans les hôpitaux et aussi
apporter de l’expertise aux médecins dans les Ainsi le magazine Nature a publié en janvier 2020 une
pays où il en manque.” étude scientifique montrant que l’algorithme d’analyse
des radios du sein développé par Google rivalise
“ L’intelligence artificielle a fait énormément de désormais avec les radiologues experts. Ainsi sur près
progrès dans l’analyse automatique d’images, de 30 000 mammographies réalisées au Royaume-
et dans la prise en charge du cancer, l’imagerie Uni et aux États-Unis, l’IA mise au point par Google
est un outil absolument indispensable car on ne DeepMind a fait jeu égal avec les radiologues, réduisant
fait pas de cancérologie avec un stéthoscope ! même le nombre de faux positifs de 5,4% dans les 3
Parmi les grands défis figure la disponibilité des 097 mammographies de l’échantillon américain et de
data. La disponibilité des data reste le problème 1,2% dans l’échantillon britannique. Mieux, le nombre
numéro un à résoudre aujourd’hui. ” de faux négatifs, cas où la maladie était présente mais
non diagnostiquée a été réduit de 9,4% dans le groupe
américain et de 2,7% dans le groupe britannique. Plus
largement, l’imagerie médicale est le domaine où les
algorithmes apprenants rattrapent les médecins.
cas de cancer du sein au centre anticancéreux de
l’hôpital Memorial Sloan-Kettering de New York C’est le cas en radiologie pour la détection des tumeurs,
a montré que les recommandations de traitement mais aussi le cas en dermatologie. En 2018 deux
personnalisé délivrées par Watson correspondaient publications ont permis de démontrer le dépistage
à celles des oncologues humains dans 93% des cas. du mélanome cutané, un cancer assez fréquent et
potentiellement très grave et dont le diagnostic peut
être parfois difficile. Un modèle de deep learning
L’IA est un outil d’aide entraîné par les chercheurs de l’université d’Heidelberg
pour les médecins, mais est avec 100 000 images de grains de beauté a délivré des
encore loin de pouvoir prétendre diagnostics comparables à ceux de dermatologues
prendre leur place. experts ayant au moins quinze années d’expérience et
plus fiables que ceux des dermatologues juniors.
L’approche a aussi l’objet de quelques critiques lors de De même, dans le dépistage du cancer du poumon, une
sa mise en œuvre par le MD Anderson Cancer Center étude menée par Diego Ardila, chercheur chez Google
de Houston, au Texas. Une IA a en effet bien du mal AI, a comparé les performances d’un algorithme de
à gérer tous les raccourcis pris par les médecins dans deep learning sur le dépistage du cancer du poumon.
leurs rapports médicaux, gérer les styles de rédaction L’algorithme devait délivrer des scores de malignité
différents et les multiples abréviations employées par de la tumeur reposant sur les règles habituellement
les médecins. En outre, une IA peut faire des erreurs utilisées par les radiologues. Avec une seule image, la
face à des variantes de maladies qu’elle n’a pas été machine fait d’ores et déjà mieux que les radiologues
entraînée à reconnaître. Bref, l’intelligence artificielle experts pour dépister le cancer du poumon et obtient
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un score égal à celui des radiologues lorsque ceux-ci
disposent d’une deuxième image. Google n’est bien
évidemment pas le seul à travailler sur de tels modèles
d’IA. La start-up française Terapixel s’est spécialisée
dans le dépistage du cancer du sein et a remporté le
Digital Mammography Challenge, une compétition
internationale comprenant 1 150 autres participants.
Dans un autre domaine, l’IA a déjà su démontrer
sa pertinence : il s’agit de l’ophtalmologie. Le deep
learning est en effet extrêmement performant pour
analyser les images de fond de l’œil, notamment
afin de détecter la rétinopathie diabétique, une
pathologie extrêmement grave car elle touche 50%
des patients diabétiques de type 2. Cette maladie est
la première cause de cécité avant 65 ans en France et En analysant des dizaines de milliers de cas cliniques, IBM Watson
va proposer différents traitements à l’oncologue avec le taux de
elle touchera 196 millions de personnes dans le monde confiance accordé à chacun par l’algorithme.
en 2020. De multiples start-up se sont lancées dans
le développement de modèles d’IA afin de détecter logiciel avait délivré le bon diagnostic dans près de
automatiquement cette atteinte des vaisseaux sanguins 90% des cas. Le logiciel a besoin de deux images par
de la rétine. œil et d’une minute de calcul pour délivrer son verdict,
sans intervention d’un spécialiste.
L’américain IDx Technologies a décroché en 2018
l’autorisation de mise sur le marché pour son Si le résultat est négatif, le patient peut être renvoyé
logiciel IDx-DR de la part de la Food and Drug chez lui, si le résultat est positif, son médecin doit le
Administration (FDA). Il s’agit du premier logiciel diriger vers un spécialiste. Le logiciel a diagnostiqué
de dépistage automatique s’appuyant sur une IA afin correctement une rétinopathie plus que modérée dans
de délivrer un tel diagnostic. L’étude clinique sur 87,4% des cas et diagnostiqué que le patient n’en
900 patients diabétiques a permis de montrer que le souffrait pas dans 89,5% des cas.
Le système de diagnostic
IDx-DR d’IDx Technologies
met en œuvre un modèle
d’intelligence artificielle afin
de repérer toute trace de
rétinopathie diabétique sur
les images des rétines du
patient. Ce système a reçu
son autorisation de mise
sur le marché par la FDA
américaine en 2018.
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