Prédire l’apparition d’une tumeur quatre ans avant qu’elle ne soit visible à l’imagerie : science-fiction ? Non, si l'on en croit un nouvel algorithme présenté par des chercheurs du MIT. Cet outil de vision par ordinateur analyse en effet des modifications subtiles de l’architecture des tissus, invisibles à l’œil nu, mais pourtant inscrites dans les données numériques brutes de l’image. "En prédisant qui développera un cancer, nous pourrons contrer la maladie avant même que les symptômes ne se manifestent", espère le Docteur Adam Yala, premier auteur de l’étude.
Pour arriver à un tel résultat, les chercheurs ont nourri un système de deep learning de 72.000 mammographies en les associant aux données cliniques évaluant le risque de cancer du sein (alimentation, génétique, hormones, poids, grossesses, allaitement…) de 30.000 patientes. L’algorithme a ainsi pu accéder à de nouveaux niveaux de lecture sur le cliché.
Mais avant la prédiction, c’est le diagnostic qui est en passe d’être révolutionné. En plein essor, la technique dite de radiomique ne se contente plus de lire une image pour analyser une anomalie anatomique ; elle révèle la composition cellulaire - voire moléculaire ! - des tissus photographiés par radiographie, IRM ou scanner.
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
