Des chercheurs des universités de Berkeley et de San Francisco ont conçu une intelligence artificielle capable de détecter une hémorragie cérébrale avec plus de précision que deux radiologistes sur quatre. Cette avancée notable pourrait permettre aux médecins d’établir un diagnostic bien plus rapidement.
Chaque jour, un grand nombre de personnes souffrant de traumatismes au cerveau est emmené aux urgences. Afin d’établir un diagnostic, les médecins ont recours à un scanner qui réalise environ 30 images par patient. Les analyser est une tâche qui nécessite une très grande concentration, et le nombre de patients à traiter peut parfois être très conséquent.
Afin d’aider les médecins et radiologistes et de leur faire économiser un temps précieux, l’équipe de chercheurs a mis au point un algorithme capable d’inspecter ces images et de détecter plusieurs types d’hémorragies, notamment pour les patients souffrant d’un traumatisme crânien, d’un accident vasculaire-cérébral (AVC) ou d’une rupture d’anévrisme.
« Atteindre une précision de 95 % sur une seule image, voire même de 99 %, n’est pas satisfaisant. Cela signifie que sur une série de 30 images, il y aura une erreur tous les deux ou trois scans », a expliqué Esther Yu, radiologiste et co-auteur de l’étude. Cette IA représente une avancée conséquente car elle est capable de déceler les hémorragies les plus petites tout en les localisant précisément dans le cerveau.
« L’hémorragie peut être minuscule mais grave. C’est ce qui rend le travail d’un radiologue si difficile, et c’est pourquoi il arrive que l’on passe à côté de quelque chose. Si un patient souffre d’un anévrisme et qu’il est renvoyé chez lui, il peut mourir », détaille Pratik Mukherjee, professeur de radiologie à l’Université de San Francisco.
Afin de parvenir à un tel résultat, les scientifiques ont utilisé la méthode du deep learning. Ils expliquent que la clé de leur réussite consistait à trouver quelles données prendre pour entraîner l’algorithme. Ce sont au total 4 396 images de scanner qui ont été choisies. Bien que ce nombre soit relativement petit, les chercheurs ont pris soin de prendre des visuels contenant de très nombreuses informations : chaque anomalie a été délimitée manuellement au pixel près.
L'IA détermine précisément le type d'hémorragie. Elle classifie chaque sous-type d’hémorragie : le rouge pour l’hémorragie méningée, le violet pour la contusion et le vert pour l’hématome sous-dural © UCSF.
« Nous avons décidé de bien délimiter chaque anomalie, c’est pourquoi nous avons de très bonnes données. Ensuite, nous avons utilisé ces données de la meilleure des façons possibles, c’est pour cela que nous avons réussi », a affirmé Jitendra Malik, co-auteur de l’étude. En effet, il ne suffit que d’une seconde à l’IA pour déterminer si un scanner crânien complet présente une hémorragie. Ensuite, elle délimite parfaitement les anomalies détectées, ce qui permet aux médecins de définir un traitement très rapidement.
Le développement des intelligences artificielles dans la recherche médicale engendre d’incroyables avancées. Il existe par exemple une IA capable de détecter une maladie en analysant le visage, ou une autre pouvant prédire un cancer du sein cinq ans à l’avance. Selon Jitendra Malik, cet algorithme est “d’une très grande importance”, il devrait en effet permettre de sauver de nombreuses vies. Les chercheurs proposent leur algorithme à plusieurs centres de traumatologie américains.
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
