L’outil AI de dépistage du cancer du sein de Google tend à se généraliser dans tous les pays

Lors d’un test préliminaire, un modèle formé uniquement sur des données provenant de femmes britanniques a quand même obtenu de meilleurs résultats que les experts sur des patientes américaines.

Les nouvelles : DeepMind et Google Health ont développé un nouveau système d’IA pour aider les médecins à détecter le cancer du sein à un stade précoce. Les chercheurs ont formé un algorithme sur des images de mammographie de patientes aux Etats-Unis et au Royaume-Uni, et il a donné de meilleurs résultats que les radiologues humains. Les résultats ont été publiés dans la revue Nature mercredi.

Une tragédie d’erreurs : Le cancer du sein est le cancer le plus fréquent chez les femmes dans le monde, et leur deuxième cause de décès. Bien qu’une détection et un traitement précoces puissent améliorer le pronostic d’une patiente, les tests de dépistage présentent des taux d’erreur élevés. Environ 1 dépistage sur 5 ne permet pas de détecter le cancer du sein, même s’il est présent, ce qu’on appelle un faux négatif ; 50 % des femmes qui subissent une mammographie annuelle reçoivent également au moins une fausse alerte sur une période de 10 ans, ce qu’on appelle un faux positif.

Les résultats : Dans les tests, le système d’IA a diminué les deux types d’erreurs. Pour les patientes américaines, il a réduit les faux négatifs et les positifs de 9,4 % et 5,7 %, respectivement ; pour les patientes britanniques, il les a réduits de 2,7 % et 1,2 %. Dans une autre expérience, les chercheurs ont testé la capacité du système à généraliser : ils ont formé le modèle en utilisant uniquement des mammographies de patientes britanniques, puis ont évalué sa performance sur des patientes américaines. Le système a tout de même surpassé les radiologues humains, réduisant les faux négatifs et les positifs de 8,1 % et 3,5 %.

Pourquoi c’est important : La capacité du système à généraliser de cette façon a des implications prometteuses. Elle montre qu’il est peut-être possible de surmonter l’un des plus grands défis que pose l’adoption de l’IA dans les soins de santé : la nécessité de disposer de toujours plus de données pour couvrir une population de patients représentative. Mais ces résultats doivent également être interprétés avec prudence. Relativement parlant, les États-Unis et le Royaume-Uni ont des populations assez similaires. Le système ne se généraliserait probablement pas aussi bien dans d’autres parties du monde.

Travaux connexes : En octobre dernier, des chercheurs de l’Université de New York ont publié une étude similaire, démontrant qu’un système d’IA pour le dépistage du cancer du sein était comparable à celui des radiologues humains. Les principales différences, cependant, étaient qu’il utilisait uniquement des mammographies de patientes américaines et qu’il comparait la performance du système avec les diagnostics d’experts humains effectués dans un environnement de laboratoire artificiel. Google et DeepMind ont plutôt comparé la performance avec des diagnostics du monde réel.

L’homme et la machine : En fin de compte, les deux études concluent que ces dépistages AI du cancer du sein devraient être utilisés en tandem avec des radiologues humains. Cette combinaison permet d’obtenir les résultats diagnostiques les plus précis tout en réduisant la charge de travail des radiologues humains, ce qui les aiderait à libérer leur temps pour se concentrer davantage sur les soins aux patients.

Via TechReview

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