Des chercheurs américains de l’Institut of Technology du Massachussetts (MIT) et du Massachusetts General Hôpital ont réussi à mettre au point un système automatisé de mammographie, rapporte LCI ce mercredi 18 octobre.
Ils ont fait appel au deep learning pour apprendre à un algorithme à reconnaître les signes d’un cancer. Cette méthodologie permet à un logiciel de s’améliorer tout seul en s’entraînant sur une large quantité de données.
Un outil précis et rapide
Les chercheurs ont nourri leur algorithme avec plusieurs dizaines de milliers de mammographies numérisées, qu’ils ont ensuite mises en corrélation avec les diagnostics des radiologues. Enrichi de ces données, le système de mammographie a appris à reconnaître les signes caractéristiques des tumeurs, même les plus petites.
« Notre motivation était de créer un outil précis et cohérent, qui puisse être partagé et utilisé dans tous les systèmes de soins de santé », explique Adam Yala, étudiant au MIT. « Cela prend moins d’une seconde par image » et l’outil peut être « mis à l’échelle facilement et à moindre coût dans les hôpitaux. »
Une technologie d’avenir dans le dépistage des cancers ?
Le deep learning ouvre de nouvelles pistes dans la détection des cancers du sein. En se basant sur cette technologie, des chercheurs de Google ont aussi créé un algorithme capable de dépister des cancers du sein avancés, explique le site VentureBeat. Baptisée LYNA, cette intelligence artificielle s’est avérée particulièrement efficace : elle est parvenue à faire la différence entre les radiographies normales et celles présentant un cancer dans 99 % des cas. Elle a également repéré les anomalies avec davantage de précision que les spécialistes.
En France, 60.000 nouveaux cas de cancer du sein sont détectés chaque année. Les autorités sanitaires rappellent l’importance du dépistage : le taux de survie est de 99 % à 5 ans lorsqu’il est détecté à un stade précoce, contre 26 % lorsqu’il est détecté à un stade avancé.
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