Google a créé une intelligence artificielle capable de détecter le cancer du poumon

Google crée une IA de détection du cancer du poumon, qui surpasse celle de six radiologistes humains,
après examen de 45 856 scanners thoraciques

Les chercheurs Google sur l’intelligence artificielle (IA) travaillant avec l’hôpital universitaire de Northwestern ont créé un modèle d'IA capable de détecter le cancer du poumon. Selon les données de l'Organisation mondiale de la santé, le cancer du poumon est l'une des causes les plus courantes de décès sur Terre, faisant plus de deux millions de victimes par an et faisant environ autant de victimes que le cancer du sein.

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Pour venir en aide aux professionnels de la santé, les algorithmes et ordinateurs peuvent contribuer à développer des méthodes poussées dans le domaine de la santé. Néanmoins, pour que ces outils puissent être utiles, il faut qu’ils soient accessibles et compréhensibles par tout le monde, médecins comme patients, même sans aucune connaissance technologique ou informatique.

En effet, il convient de savoir que le fonctionnement de tous les appareils numérique repose sur des programmes informatiques ainsi que sur des données. Le terme « intelligence artificielle » implique que ces appareils soient capables de réfléchir par eux-mêmes. S’ils sont correctement programmés, les appareils intelligents sont capables d’évaluer les données qui leur sont fournies, et de modifier des processus ou des paramètres « à la volée ». Si on leur fournit suffisamment de données, ils peuvent « apprendre » et modifier leur propre code sur la base de ces nouveaux paramètres.

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Détaillé dans la recherche publiée ce 20 mai dans Nature Medicine, le modèle d'apprentissage en profondeur a été utilisé pour prédire si un patient a un cancer du poumon, cela en générant le score de risque de cancer du poumon et en identifiant la localisation du tissu malin dans les poumons.

« En montrant que l'apprentissage en profondeur peut accroître la spécificité sans sacrifier la sensibilité, nous espérons susciter davantage de recherches et de discussions sur le rôle que l'IA peut jouer pour faire basculer l'échelle coûts-avantages du dépistage du cancer », peut-on lire dans le blog de Google.

« Le système d'intelligence artificielle utilise l'apprentissage en profondeur 3D volumétrique pour analyser l'anatomie complète du scanner thoracique, ainsi que des correctifs basés sur des techniques de détection d'objets identifiant des régions présentant des lésions malignes », indique Shravya Shetty, responsable technique de Google.

Lors de l’analyse d’un seul scanner, le modèle a détecté un cancer (en moyenne 5 %) plus souvent qu’un groupe de six experts humains et était à 11 % plus susceptible de réduire les faux positifs. Notons qu'un faux positif est le résultat d'une prise de décision dans un choix à deux possibilités, déclaré positif, là où il est en réalité négatif.

https://www.youtube.com/watch?v=CHBLaefw3I0

Google annonce qu'il mettra le modèle à disposition via l'API Google Cloud Healthcare à mesure qu'il poursuivra ses essais et des tests supplémentaires avec des organisations partenaires.

Source : Google blog

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Citation:

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Envoyé par Bruno

Le terme « intelligence artificielle » implique que ces appareils soient capables de réfléchir par eux-mêmes.

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Le terme intelligence artificielle implique de faire le buzz. Une "IA" réfléchit autant par elle-même qu'une calculatrice ou un PC.

Citation:

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Envoyé par Bruno

S’ils sont correctement programmés, les appareils intelligents sont capables d’évaluer les données qui leur sont fournies, et de modifier des processus ou des paramètres « à la volée ».

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Ça n'a rien à voir avec l'intelligence. Un programme contient des variables qu'il modifie en fonction de claculs, on ne dit pas pour autant qu'il est intelligent. Si on utilise ces variables dans des instructions conditionnelles (si x alors y), on a un programme qui adapte son comportement "à la volée". C'est la base de la programmation, pas besoin de faire de l'IA pour ça. Quand on joue à pong, encore heureux qu'il est capable de modifier son état à la volée, sinon la balle n'irait pas bien loin.

Citation:

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Envoyé par Bruno

Si on leur fournit suffisamment de données, ils peuvent « apprendre » et modifier leur propre code sur la base de ces nouveaux paramètres.

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Argh ! Non, ça ne modifie pas son propre code ! Le code reste le même. Il ne se recompile pas à la volée. Différents opérateurs sont codés et, en fonction des calculs effectués, la machine utilise plutôt ces opérateurs ou plutôt ceux-là. Tout comme en fonction de la valeur d'une variable, on exécute telle branche du code : en fonction de la valeur de la variable, on exécute tel opérateur. C'est exactement la même chose à la différence près que la branche de code est stockée dans un opérateur spécifique, ce qui facilite sa réutilisation ailleurs. Mais du point de vue de la machine, c'est exactement la même chose, vu qu'elle ne fait qu'un "goto" vers le code de la branche/l'opérateur, l'exécute, et revient par un autre "goto".

Citation:

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Envoyé par Bruno

Lors de l’analyse d’un seul scanner, le modèle a détecté un cancer (en moyenne 5 %) plus souvent qu’un groupe de six experts humains

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Attention ! Est-ce qu'il a détecté un cancer 5% plus souvent, quitte à faire du faux positif, ou est-ce qu'il a augmenté le taux de vrais positifs (tout comme le taux de vrais négatifs) ? Dans le premier cas, ce n'est qu'un changement de compromis, pas forcément une amélioration. Le second est en revanche bien une amélioration par rapport à l'évaluation humaine.