Quand Google veut démocratiser le machine learning

Chicago, 27 avril 2018 - Prenez une bonne base d’intelligence artificielle, un zeste de réalité augmentée, sans oublier de saupoudrer le tout avec le sens de la communication de Google, et vous obtenez un nouveau microscope permettant d’améliorer et surtout de simplifier la détection des cancers, et peut-être bientôt la vie de tous les biologistes et chercheurs. Le machine learning (ou "apprentissage machine") a déjà montré qu’il était capable d’égaler les humains, ou en tout cas de les aider à remplir des tâches d’analyses d’image dans des domaines comme la dermatologie, l’anatomo-pathologie, ou encore l’imagerie

Cependant, sur les paillasses des laboratoires, l’essentiel du matériel reste quand même le bon vieux microscope optique. Les performances du machine learning restaient donc jusqu’à présent surtout intéressantes sur le plan théorique.

A adapter sur toutes les machines

C’est pourquoi Google a créé un nouveau microscope capable de retranscrire en "réalité augmentée" et en temps réel (environ 10 fois par seconde) les données issues de son algorithme (en l’occurrence un réseau de neurones artificiels). En d’autres termes, l’opérateur, au lieu de voir simplement, comme au XXe siècle, un bête agrandissement de sa coupe, bénéficie de l’aide de l’algorithme de Google qui peut, par exemple, entourer une plage de cellules suspectes. 

 

 

Présenté lors du congrès de l’AACR (American Association for Cancer Research), ce microscope est en principe capable de détecter n’importe quoi, à partir du moment où on le lui apprend. Pour l’instant, les techniciens de Google lui ont montré comment détecter des métastases de cancer du sein dans un ganglion et à identifier un cancer de la prostate sur des pièces de prostatectomie. Dans l’exemple présenté sur l’image, ils avaient montré à la machine 285 coupes de prostate qui avaient étés cotées pour le score de Gleason par des anatomo-pathologistes qualifiés. L’algorithme de Google a atteint une précision de 0,96 (aire sous la courbe ROC). Gadget hors de prix ? Non, affirme Google, car le dispositif serait adaptable sur n’importe quel microscope classique.

Pour les cancers, mais pas seulement

L’utilisation de la réalité augmentée ne conduit pas ici à "remplacer" l’opérateur en automatisant le diagnostic, mais à lui apporter une aide instantanée, une sorte de "deuxième avis" en temps réel.
Google prévoit déjà un bouleversement dans les pratiques. Si ce super microscope peut surtout faire gagner du temps à un anatomo-pathologiste entrainé (comme par exemple pour mettre en évidence instantanément un petit amas de cellules tumorales au milieu d’un ganglion), Google souligne qu’il pourrait aussi être d’une grande aide pour accélérer le diagnostic des pathologies infectieuses les plus prévalentes (comme la tuberculose et la malaria). En effet, l’acquisition du système de Google a pour vertu de démocratiser le machine learning en particulier là où le personnel qualifié fait défaut, comme dans les pays en voie de développement.

Pas sur qu’en France tous les "anapath" accepteront que Google leur tienne la main dans leur travail. On peut cependant imaginer que cette analyse d’image directement visible dans l’objectif du microscope puisse en tout cas beaucoup faciliter les formations. Une première étude validant l’utilisation de ce microscope est en cours de relecture par un comité d’expert.

Dr William Hayward

Référence
J.D Hipp, M. Stumpe. Advancing cancer diagnostics with artificial intelligence. Congrès de l’AACR, 14-18 avril 2018, Chicago.

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