Des chercheurs ont dévoilé un nouveau système d’intelligence artificielle capable de détecter 13 types de cancers mortels avec une précision étonnante de 98 % à partir d’échantillons de tissus.
Des chercheurs de l’université de Cambridge ont écrit : « Le cancer reste l’une des maladies humaines les plus difficiles à traiter, avec plus de 19 millions de cas et 10 millions de décès signalés chaque année. »
Ils ont développé collectivement des modèles d’apprentissage automatique binaires et multiclasses pour identifier plusieurs types de cancer à partir d’échantillons de tissus non cancéreux. Au cours de leurs recherches, ils ont observé des changements dans ces marques d’ADN au début du développement du cancer et ont identifié « 13 types de cancer différents à partir de tissus non cancéreux avec une précision de 98,2 % ».
Cette avancée remarquable de la technologie médicale marque une étape importante dans le domaine de l’oncologie et pourrait révolutionner le diagnostic et le traitement du cancer.
Kalyan Sivasailam, cofondateur et PDG de 5C Network, déclare : « L’intégration de technologies avancées d’IA (intelligence artificielle) dans le diagnostic du cancer offre un immense potentiel pour améliorer la précision du diagnostic, personnaliser les plans de traitement et, en fin de compte, améliorer les résultats pour les patients. Cependant, il est nécessaire d’examiner attentivement les défis éthiques, réglementaires et pratiques pour garantir un déploiement sûr et efficace dans les environnements cliniques. »
Principales avancées technologiques qui ont permis à cette IA d’atteindre un tel niveau de précision
Sivasailam explique : « L’IA tire parti de l’apprentissage profond, en particulier des réseaux neuronaux convolutifs (CNN), qui sont très efficaces dans les tâches de reconnaissance d’images. Ces réseaux peuvent apprendre des modèles et des caractéristiques complexes à partir de vastes ensembles de données de scans d’imagerie médicale étiquetés. »
L’utilisation de modèles pré-entraînés qui ont été affinés à partir d’ensembles de données spécifiques sur le cancer permet d’améliorer la précision. Cette approche tire parti des caractéristiques générales apprises à partir de vastes ensembles de données et les adapte à des tâches spécifiques de détection du cancer.
Les ViT, ou transformateurs de vision, représentent une nouvelle approche dans le domaine de l’IA, permettant des capacités d’IA multimodales, explique-t-il. « En intégrant les images à des données supplémentaires telles que les données démographiques du patient et ses antécédents médicaux, les ViTs fournissent une compréhension plus complète de l’état du patient, ce qui permet d’améliorer le diagnostic. »
Impact de cette technologie sur le pronostic et les plans de traitement
Selon M. Sivasailam, « les systèmes autonomes qui prennent en charge la majeure partie du travail de manière irréprochable permettent aux radiologues de se concentrer sur des cas tels que la chirurgie complexe et les cas de transplantation qui nécessitent beaucoup de communication. Les radiologues ne sont pas épuisés par le volume de scans et peuvent se concentrer sur le travail qui requiert leur expertise, tandis que l’IA ne se fatigue pas. »
En outre, une grande précision dans la détection de plusieurs types de cancer peut conduire à un diagnostic plus précoce, dit-il, ce qui est souvent essentiel pour la réussite du traitement. La détection précoce peut améliorer considérablement le pronostic et les taux de survie.
L’IA peut également identifier des sous-types de cancer et des marqueurs génétiques spécifiques, ce qui permet de mettre en place des plans de traitement personnalisés, adaptés aux caractéristiques individuelles du cancer de chaque patient.
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