Un projet d’étude dirigé par Jae Ho Sohn, chercheur au département de radiologie et d’imagerie biomédicale de l’Université de San Francisco prouve qu’une nouvelle fois l’IA peut sauver des vies. Lui et son équipe ont nourri un algorithme de machine learning avec des radios du cerveau. À force d’être nourrie, l’intelligence artificielle a été en mesure d’identifier des premiers signes d’Alzheimer avec beaucoup d’avance.
« L'une des difficultés de la maladie d'Alzheimer est qu'au moment où tous les symptômes cliniques se manifestent et où nous pouvons poser un diagnostic définitif, trop de neurones sont morts, ce qui la rend essentiellement irréversible, » a précisé Jae Ho Sohn. En identifiant la maladie bien plus tôt, elle serait bien plus simple à appréhender dans le temps.
Pour réussir cette prouesse, bien qu’informatique, l’équipe de chercheurs s’est concentrée sur l’utilisation de PET scans. La raison est assez simple, ils permettent de suivre le niveau de glucose traversant le cerveau. Lorsqu’une cellule est malade, elle ne consomme plus de glucose, ce qui crée un indicateur plus que fiable. Cependant, impossible d’identifier cela à l’oeil nu, ou avec les capacités d’un Homme.
Le taux de précision de l’algorithme créé par l’équipe de Jae Ho Sohn est impressionnant. 92% lors du premier test, et 98% lors du second. En moyenne, la détection d’Alzheimer peut se faire 75,8 mois avant un diagnostic clinique. Cela prouve une nouvelle fois que les radiologues de demain seront des IA, et non plus des médecins.
D’autres projets se concentrent sur l’imagerie médicale, mais pour le cancer du sein cette fois. C’est le cas d’une IA de Google baptisée LYNA qui est capable de le détecter 99 fois sur 100. Un autre projet venant de DeepMind (toujours chez Google donc) peut détecter plus de 50 maladies oculaires avec autant de précision qu’un médecin.
