En Inde, l'IA permet de considérablement accélérer le dépistage du cancer de l'utérus. © Rido, Fotolia
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Cancer du col de l'utérus : Microsoft utilise l'IA pour accélérer le diagnostic

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Le modèle d'intelligence artificielle créé par Microsoft peut maintenant différencier avec exactitude les lames de frottis normales et anormales. Cette IA est actuellement en cours de validation en laboratoire pour une période de trois à six mois. Une vraie avancée dans un pays comme l'Inde où le taux de mortalité d'un cancer de l'utérus est le plus élevé au monde.

L'intelligence artificielle ne sert pas uniquement à gagner des parties d'échecs ou falsifier des vidéos, mais peut aussi réellement contribuer à sauver des vies. Le taux de mortalité du cancer du col de l’utérus est beaucoup plus élevé en Inde que dans n'importe quel autre pays, une surmortalité en partie due au manque de cytopathologistes, ces spécialistes qui analysent les échantillons de frottis.

Microsoft s’est associé avec SRL Diagnostics, le principal service de diagnostic en Inde qui reçoit plus de 100.000 échantillons chaque année, afin de créer une intelligence artificielle capable d'accélérer le processus de diagnostic. Chaque échantillon contient entre 300 et 400 cellules, et seulement 2 % présentent des anomalies.

Une durée d’analyse divisée par quatre

Ils ont donc réuni un grand nombre d'échantillons annotés par les spécialistes afin d'entraîner l'intelligence artificielle en utilisant les méthodes du deep learning, ou apprentissage profond, basé sur des réseaux neuronaux. Le but est de permettre à l'IA de faire le tri parmi la masse d'échantillons pour permettre aux cytopathologistes de se concentrer sur les cas complexes et repérer les anomalies plus rapidement.

Cette nouvelle IA doit encore passer par une phase de validation pendant les trois à six prochains mois, où elle analysera plus de 500.000 échantillons numérisés. Les premiers résultats sont très prometteurs, puisqu'ils divisent le temps d'analyse par quatre, une avancée majeure pour les pays qui manquent de spécialistes.

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