Les progrès technologiques ne cessent de faire des prouesses dans le domaine de la santé. Une fois de plus, le Massachusetts Institute of Technology (MIT), le prouve en mettant au point une nouvelle intelligence artificielle, capable de détecter le cancer du sein, 5 années avant son apparition réelle.
Un algorithme pour les blancs et les noirs
Alors qu’il y a quelques jours, IBM annonçait qu’il venait de créer un algorithme capable de détecter le cancer du sein, 1 an à l’avance, il semblerait que le MIT fasse encore plus fort. En utilisant des données provenant de milliers de dossiers médicaux des images de mammographies, l’algorithme créé par IBM est capable de prédire l’apparition de ce type de cancer.
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Pourtant, le MIT prétend pouvoir le détecter 5 ans à l’avance. Basé sur le deep learning, l’algorithme du Massachusetts Institute of Technology est plus performant que celui de ses concurrents car il n’est pas nourri uniquement de mammographies de patientes à la peau blanche. Cela pourrait clairement faire la différence, pour les chercheurs en charge du projet. Le projet est également plus équitable et garantit une précision égale pour les femmes et blanches ou noires.
Le deep learning plutôt que l’œil humain ?
Une nécessité quand on sait que les femmes noires ont 42% de chances supplémentaires de contracter un cancer du sein. Souvent oubliées des algorithmes modernes, les minorités noires pourront désormais compter sur cette intelligence artificielle. L’outil du MIT se base sur les mammographies et les résultats de plus de 60 000 patientes et près de 90 000 mammographies. Le deep learning permet de détecter un cancer du sein qui ne serait même pas visible par l’œil humain.
La découverte prédictive prend le pas sur le diagnostic. Concrètement, en fonction de milliers de critères, une intelligence artificielle est désormais capable de prédire si vous serez atteint d’un cancer, ou non. L’objectif du projet est d’aider les médecins à développer les bons programmes de dépistage, pour les personnes dont ils ont la charge. Avec une telle technologie, les chercheurs estiment que les patients ne doivent plus être diagnostiqués trop tardivement.
