Baidu, le géant chinois de la recherche, est parfois salué comme le Google chinois. Et tout comme Google, il propose de nombreux projets parallèles innovants qui vont bien au-delà de la simple recherche. Nous avons récemment couvert l'incroyable traducteur universel portable. L'entreprise vient d'annoncer sa dernière prouesse: utiliser des algorithmes d'intelligence artificielle pour aider les pathologistes à mieux diagnostiquer le cancer.
L'entreprise a développé un système d'IA. capable d'analyser des lames contenant des tissus biopsiés. L'examen de ces diapositives peut être difficile, même pour des pathologistes expérimentés, mais l'apprentissage profond de Baidu la technologie est capable de rechercher de minuscules cellules tumorales plus rapidement et avec une plus grande précision que la précédente approches. Lors des tests, l'algorithme a pu surpasser à la fois un pathologiste professionnel et le précédent vainqueur du soi-disant Défi Camelyon16, un concours destiné à évaluer des algorithmes de détection automatisée des métastases cancéreuses dans des coupes de tissus ganglionnaires.
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"Utiliser l'IA. analyser des images pathologiques est une tâche très difficile », a déclaré Yi Li, chercheur en apprentissage automatique à Baidu, à Digital Trends. « Une lame de pathologie numérisée à un grossissement de 40 fois contient souvent des milliards de pixels, ce qui est trop grand pour qu'un réseau neuronal puisse le traiter. En conséquence, la méga-image est divisée en dizaines de milliers d’images individuelles plus petites afin qu’un réseau neuronal puisse analyser chacune d’elles séparément. Ce qui est unique à propos de notre algorithme de champ aléatoire conditionnel neuronal (NCRF), c’est qu’il peut examiner simultanément plusieurs images, y compris la région potentiellement cancéreuse et ses environs. Cette nouvelle capacité réduit considérablement le nombre de faux positifs [sous la forme de] cellules normales mal classées. »
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Il faut reconnaître que Baidu ne garde pas cette technologie pour lui. Au lieu de cela, il le met à la disposition de la communauté de la recherche médicale via l'open source dans l'espoir qu'il puisse aider autant de personnes que possible. (Et, vous savez, contribuez à accroître la valeur du nom de Baidu dans le processus !)
"Nous espérons que cet algorithme open source pourra servir de base de référence de haute qualité pour de futures recherches dans ce domaine", a déclaré Li. « L’algorithme n’est évalué à ce stade que sur un nombre limité d’ensembles de données publiques. Cependant, l’algorithme doit être évalué davantage à l’aide de données beaucoup plus pertinentes sur le plan clinique pour prouver qu’il conserve toujours une précision plus élevée que celle des pathologistes expérimentés. Notre équipe continuera à améliorer l’algorithme et à collaborer avec des chercheurs avec lesquels nous pourrons partager de nouveaux ensembles de données.
Li note que l’objectif n’est pas de remplacer les médecins dans l’accomplissement de cette tâche précieuse, mais plutôt d’améliorer l’efficacité des pathologistes dans leur travail quotidien. Si cet algorithme fonctionne aussi bien qu'espéré, les médecins du futur n'auront plus besoin de passer des heures en regardant chaque lame d'une biopsie, mais concentrez-vous simplement sur les zones touchées telles qu'identifiées par le algorithme.
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