Un pas de géant vient d’être fait dans le cadre du diagnostic du cancer. Un nouveau système de vision par ordinateur capable de reconnaître 28 types de cellules cancéreuses et de distinguer les tumeurs sur des photographies d’organes et de coupes de tissus en utilisant du matériel issu de l’automobile et de l’aviation a vu le jour.
L’appareil a été développé par une équipe internationale de scientifiques, dont des mathématiciens de l’Université d’État de Moscou, en collaboration avec des collègues espagnols, britanniques et allemands.
« Notre méthode démontre le potentiel de l’utilisation de la vision par ordinateur parallèlement au profilage moléculaire. L’examen fait par un pathologiste humain est toujours la norme pour établir un diagnostic définitif, mais les ordinateurs sont déjà en mesure de résoudre ces problèmes », a déclaré un co-auteur de l’étude, Moritz Gerstung, de l’Institut européen de bioinformatique à Cambridge.
Le développement des mathématiques et des technologies ces dernières années aidant, les scientifiques ont pu assembler des réseaux neuronaux complexes, ces systèmes d’intelligence artificielle capables d’effectuer des tâches non-triviales, et même de penser de manière créative, créant de nouveaux exemples d’art et de technologie.
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Des systèmes d’IA capables de reconnaître des traces de cancer de la peau qui sont supérieurs aux principaux experts cancérologues ont été récemment élaborés. À leur niveau, l’équipe a créé un autre réseau neuronal similaire capable de jouer le rôle d’un histopathologiste assistant, en étudiant des photographies de tissus corporels humains et de tumeurs.
C’est alors que Gerstung et ses collègues, comme Artem Chmatko, de l’Université d’État de Moscou, ont fait cette suggestion : les approches de réseau neuronal existantes utilisées pour créer divers systèmes de vision par ordinateur de l’automobile et de l’aviation pourraient être employées non seulement pour reconnaître les obstacles et classer divers objets naturels, mais aussi pour distinguer les tissus sains des tumeurs.
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Les scientifiques ont donc étudié les photographies de 17.000 coupes de tumeurs et de tissus sains obtenues par des histopathologistes professionnels et publiées dans la base de données The Cancer Genome Atlas (TCGA), les divisant en petits fragments mesurant 512 par 512 pixels.
Toujours en suivant cette piste, ils ont utilisé ces morceaux de photographies pour former le réseau de neurones Inception-V4 existant, qui a isolé plus de 1.500 paramètres qui affectent chaque image à des tissus sains ou malades.
Pour reconnaître des tumeurs dépassant dans certains cas la précision des méthodes traditionnelles d’histopathologie, indique Sputnik, le système a fait ses preuves.
Les scientifiques espèrent que leur étude permettra d’impliquer l’utilisation de la vision par ordinateur dans la pratique clinique. Cela pourrait aussi aider les médecins à diagnostiquer plus précisément une tumeur et à sélectionner les bonnes stratégies de traitement du cancer.
