L’intelligence artificielle pour détecter le cancer colorectal


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  • Un chercheur de l’Université de Tulane a découvert que l’intelligence artificielle peut détecter et diagnostiquer avec précision le cancer colorectal à partir d’analyses de tissus aussi bien ou mieux que les pathologistes, selon une nouvelle étude publiée dans la revue Communication Nature.

    L’étude, qui a été menée par des chercheurs de Tulane, de l’Université Central South en Chine, du Centre des sciences de la santé de l’Université de l’Oklahoma, de l’Université Temple et de l’Université d’État de Floride, a été conçue pour tester si l’IA pourrait être un outil pour aider les pathologistes à suivre le rythme. demande croissante pour leurs services.

    Les pathologistes évaluent et étiquettent régulièrement des milliers d’images histopathologiques pour savoir si quelqu’un a un cancer. Mais leur charge de travail moyenne a considérablement augmenté et peut parfois provoquer des erreurs de diagnostic involontaires dues à la fatigue.

    « Même si une grande partie de leur travail est répétitif, la plupart des pathologistes sont extrêmement occupés car il y a une énorme demande pour ce qu’ils font, mais il y a une pénurie mondiale de pathologistes qualifiés, en particulier dans de nombreux pays en développement », a déclaré le Dr Hong-Wen Deng, professeur et directeur du Tulane Center of Biomedical Informatics and Genomics à la Tulane University School of Medicine. « Cette étude est révolutionnaire car nous avons réussi à tirer parti de l’intelligence artificielle pour identifier et diagnostiquer le cancer colorectal de manière rentable, ce qui pourrait finalement réduire la charge de travail des pathologistes. »

    Pour mener l’étude, Deng et son équipe ont recueilli plus de 13 000 images de cancer colorectal auprès de 8 803 sujets et de 13 centres anticancéreux indépendants en Chine, en Allemagne et aux États-Unis. À l’aide des images, qui ont été sélectionnées au hasard par des techniciens, ils ont construit un programme de reconnaissance pathologique assisté par machine qui permet à un ordinateur de reconnaître des images montrant un cancer colorectal, l’une des causes les plus courantes de décès liés au cancer en Europe et en Amérique.

    « Les défis de cette étude découlaient de grandes tailles d’image complexes, de formes complexes, de textures et de changements histologiques dans la coloration nucléaire », a déclaré Deng. « Mais finalement, l’étude a révélé que lorsque nous utilisions l’IA pour diagnostiquer le cancer colorectal, les performances s’avéraient comparables et même meilleures dans de nombreux cas que les vrais pathologistes. »

    L’aire sous la courbe des caractéristiques de fonctionnement du récepteur (ROC) ou AUC est l’outil de mesure des performances que Deng et son équipe ont utilisé pour déterminer le succès de l’étude. Après avoir comparé les résultats de l’ordinateur avec le travail de pathologistes très expérimentés qui interprétaient les données manuellement, l’étude a révélé que le pathologiste moyen obtenait un score de 0,969 pour l’identification manuelle précise du cancer colorectal. Le score moyen pour le programme informatique d’IA assisté par machine était de 0,98, ce qui est comparable sinon plus précis.

    L’utilisation de l’intelligence artificielle pour identifier le cancer est une technologie émergente et n’a pas encore été largement acceptée. L’espoir de Deng est que l’étude conduira à plus de pathologistes à utiliser la technologie de présélection à l’avenir pour faire des diagnostics plus rapides.

    « Il est encore en phase de recherche et nous ne l’avons pas encore commercialisé car nous devons le rendre plus convivial et le tester et le mettre en œuvre dans des contextes plus cliniques. Mais à mesure que nous le développons, nous espérons qu’il pourra également être utilisé pour différents types de cancer à l’avenir. L’utilisation de l’IA pour diagnostiquer le cancer peut accélérer l’ensemble du processus et fera gagner beaucoup de temps aux patients et aux cliniciens.

    Source de l’histoire :

    Matériaux fourni par Université de Tulane. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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