Cancer : l'IA est désormais plus efficace que l'œil humain pour analyser les biopsies

Lorsqu’on parle d’intelligence artificielle, on pense spontanément à un brillant cerveau humain. Mais c’est surtout une capacité à passer en revue un très grand nombre d’informations, dans un laps de temps assez court.

Et ces aptitudes sont particulièrement appréciables dans l’analyse d’imageries médicales, où on va pouvoir constituer une base documentaire, composée des résultats d’examens de tissus humains ou d’animaux. Soit une gigantesque bibliothèque de clichés en très haute définition – on parle idéalement en gigapixels – d’organes sains et malades, à différents stades d’évolution.

Ont été ajoutées des images issues de biopsies, ces prélèvements de fragments de tissus, effectués à des fins d’analyse pour confirmer ou non une pathologie.

L'intelligence artificielle est performante pour comparer des documents

Une équipe de l’Université d’Etat de Washington aux Etats-Unis, a publié en novembre 2024 une étude comparative de résultats d’analyses médicales, qui soumettait des images de biopsie à des médecins, ainsi qu’à un outil de deep learning (on parle d’apprentissage profond).

Les chercheurs sont formels : les soignants ont besoin de plusieurs heures pour étudier les documents, tandis que l’algorithme fournit son compte rendu en quelques minutes. D’autant qu’il faut prendre en compte le temps de discussion entre les médecins et les séquences de manipulation des microscopes utilisés.

Permettre aux médecins de se concentrer sur l'analyse

Il ne s'agit pas de remplacer les médecins, mais bien de leur permettre de gagner en temps et en précision dans l’analyse de l’état du patient, en ayant une lecture plus complète et rapide de ses différents examens médicaux. Et en détectant plus finement les zones suspectes. L’intelligence artificielle est pertinente pour comparer des documents, et identifier les différences et les anomalies.

Ce sont ces éléments qui sont ensuite portés à la connaissance des médecins à des fins d’interprétation. Afin qu’ils puissent poser leur diagnostic avec une vision complète de l’organe analysé. Seule condition : disposer d’une base de données d’imagerie suffisamment étoffée, en nombre et en qualité de prise de vue, pour éduquer efficacement un modèle d’intelligence artificielle.

Dans leurs conclusions, les chercheurs de l’Université d’Etat de Washington jugent cette application de l’IA particulièrement pertinente, dans la détection de cancers ou de maladies génétiques. Car on peut confronter des prélèvements sains avec d’autres, que l’on suspecte d’être porteurs de métastases ou de malformations. Soit une aide précieuse à la prise de décision pour les experts médicaux lorsque le temps est compté.