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L'intelligence artificielle championne du diagnostic — Cancer du sein

04 Janvier 2020

Dans un précédent billet, Ruth Porat, CFO de Google, elle-même touchée par un cancer du sein, s'était exprimée sur cette capacité à pouvoir combiner la précision d'un tel algorithme de deep learning avec l'expertise de professionnels expérimentés, chercheurs, chirurgiens, oncologues, radiologues et autres praticiens.

L'intelligence artificielle (IA) pourrait aider à la détection précoce du cancer du sein.

L'expérimentation a été menée conjointement par les chercheurs de DeepMind, une filiale de Google spécialisée dans l'intelligence artificielle, le Cancer Research UK Imperial Centre, l'université américaine Northwestern et le Royal Surrey County Hospital au Royaume-Uni. "L'article présente un modèle d'IA ayant démontré sa capacité à effectuer des détections plus précises que celle des experts humains à partir de mammographies de dépistage anonymisées". Dans le détail, l'outil a permis de déceler 5,7 % de faux positifs supplémentaires dans le groupe basé aux États-Unis et 1,2 % dans le groupe basé au Royaume-Uni. Les faux négatifs, c'est à dire quand un cancer n'est pas détecté, sont réduits de respectivement 2,7% (Royaume-Uni) et 9,4% (États-Unis) avec l'IA de Google. Cette maladie est considérée comme la première cause de décès chez les femmes de 40 à 50 ans.

Une actrice arrêtée pour le meurtre de sa mère — Captain America
Travaillant dans le milieu du cinéma indépendant, Mollie Fitzgerald a réalisé le long-métrage The Lawful Truth , en 2014. La jeune femme de 38 ans a depuis été mise en examen pour "meurtre au second degré".

L'équipe de Google Health a également mené des expériences comparant la décision de l'ordinateur avec celle du radiologue premier lecteur. Ce n'est qu'en cas de résultats discordants que l'on demandait ensuite à l'appareil de comparer avec la décision du deuxième lecteur.

Selon l'American Cancer Society, les radiologues manqueraient environ 20 % des cancers du sein lors des mammographies et la moitié des femmes auraient un résultat faussement positif sur les dépistages.

L'étude de King et de ses confrères montre que l'utilisation de l'IA pour vérifier le diagnostic du premier lecteur humain pouvait permettre d'économiser jusqu'à 88% de la charge de travail du second radiologue.

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