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© Getty Images/Justin Sullivan

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L'I.A de Google peut détecter les métastases du cancer du sein avec une précision de 99%

Les scientifiques de Google ont développé un algorithme d'apprentissage en profondeur capable d'identifier le cancer du sein métastasé avec une précision de 99%. Ce nouvel outil permettrait également de réduire le temps nécessaire aux cliniciens pour examiner les radiographies d'anatomie pathologique.  

LYNA, l'assistant pour les ganglions lymphatiques (LYmph Node Assistant) a été créé en 2017. L'équipe de chercheurs a pu montrer dans le cadre de deux études distinctes que l'outil d'apprentissage en profondeur améliorait les processus et la précision du diagnostic des pathologistes.

Selon les observateurs, la technologie peut constituer une étape importante dans la lutte contre le cancer. En effet, il a déjà été démontré qu'une identification précoce des tumeurs cancéreuses augmentait considérablement les chances de survie des patients. Cette technologie pourrait également être utilisée pour d'autres diagnostics pathologiques, selon les chercheurs.

Processus complexe

"La détection du cancer qui s'est propagé du site primaire aux ganglions lymphatiques voisins est un processus laborieux, en particulier dans le cas du cancer du sein. Dans cette pathologie, les métastases ganglionnaires influencent les décisions associées à la chimiothérapie et à la radiothérapie, rendant indispensable une détection précise et rapide", ont expliqué les scientifiques.

Cependant, les pathologistes ont souvent du mal à identifier correctement la propagation de la maladie. Les chercheurs ont cité des études antérieures selon lesquelles environ une classification de ganglions métastatiques sur quatre serait modifiée lors d'un deuxième examen pathologique. Par ailleurs, ces travaux ont montré que la détection sensible de petites métastases par les médecins n'atteignait que 38%.

Cependant, LYNA est capable de distinguer correctement une radiographie présentant un cancer métastatique d'une radiographie ne présentant pas de cancer avec 99% de précision. La technologie a également permis d'identifier les métastases qui se sont révélées trop petites pour être détectées par les pathologistes humains.

Potentiel intriguant

Lors de la détection de petites métastases, l’équipe a indiqué que l’utilisation de LYNA facilitait réduisait de moitié le temps moyen d’examen, passant de deux minutes à une minute.

"Cela montre le potentiel intriguant des technologies d'assistance telles que LYNA pour réduire le fardeau des tâches d'identification répétitives et pour donner plus de temps et d'énergie aux pathologistes pour se concentrer sur d'autres tâches cliniques et diagnostiques plus difficiles", ont déclaré les chercheurs.

Cette recherche s'appuie sur une étude précédente de Google, dans laquelle les chercheurs utilisaient des données d'apprentissage en profondeur et les dossiers électroniques pour prédire la mortalité et les réadmissions à l'hôpital. Lors de cette étude aussi, l'outil d'apprentissage en profondeur a surpassé les modèles de prévision traditionnels en termes de rapidité et de précision.

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