L’IA de Google sera désormais utilisée dans les mammographies

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gL’algorithme d’IA d’oogle pour aider au dépistage du cancer du sein fera désormais partie des mammographies commerciales.

Le 28 novembre, la société a annoncé qu’elle avait autorisé sa technologie d’intelligence artificielle à iCADune entreprise de technologie médicale qui fournit des services de détection du cancer du sein aux établissements de santé du monde entier.

Si iCAD inclut déjà des stratégies basées sur l’IA dans ses services de dépistage du cancer, il intégrera désormais également l’algorithme de Google, qui Google a été testé avec des chercheurs de la Northwestern University. “C’est un point d’inflexion pour nous”, déclare Greg Corrado, co-fondateur de l’équipe Google Brain et scientifique principal de l’équipe de soins de santé IA de Google. “Nous passons de la recherche universitaire à la capacité de déployer notre algorithme dans le monde réel.”

Dans un précédent étude publié en 2020 dans La nature, l’algorithme de Google pour les mammographies a obtenu de meilleurs résultats que les radiologues en enregistrant moins de faux positifs et de faux négatifs lors de la lecture des images. L’étude a impliqué des mammographies de plus de 91 000 femmes aux États-Unis et au Royaume-Uni. Aux États-Unis, où il est recommandé à la plupart des femmes âgées de 50 à 74 ans de subir un dépistage tous les deux ans, le système de Google a réduit le taux de faux positifs de 6 %, et au Royaume-Uni. , où les femmes âgées de 50 à 70 ans sont invitées à se faire dépister tous les trois ans, de 1,2 %. L’algorithme d’apprentissage automatique a également réduit les faux positifs de 9 % aux États-Unis et de près de 3 % au Royaume-Uni.

Cet avantage sera désormais disponible commercialement pour la première fois pour les 7 500 sites de mammographie dans le monde, y compris les systèmes de santé universitaires, qui utilisent les services d’iCAD. Alors que Corrado a refusé de détailler en quoi l’algorithme de Google diffère de ceux testés par d’autres chercheurs et entreprises dans le domaine, il a déclaré que le système intègre des données provenant d’un large éventail d’images, même au-delà de celles du tissu mammaire, pour affiner le processus d’apprentissage automatique. iCAD et Google continueront de développer et d’affiner la technologie dans le cadre de l’accord de partenariat.

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L’algorithme n’est pas conçu pour remplacer les radiologues, du moins pas à court terme. Mais en Europe, selon Stacey Stevens, présidente et chef de la direction d’iCAD, cela pourrait aider à alléger le fardeau des radiologues, car de nombreux pays (y compris le Royaume-Uni) exigent deux lectures d’une image de mammographie. iCAD travaille avec les régulateurs de la santé pour obtenir l’autorisation appropriée afin que l’interprétation basée sur l’IA de l’entreprise puisse éventuellement en faire partie, dit-elle. Aux États-Unis, Stevens s’attend à ce que le premier produit incluant l’algorithme de Google soit déployé au début de 2024.

Stevens prévoit également que le système basé sur l’IA apportera la mammographie à un plus grand nombre de personnes dans le monde, en particulier dans les zones à faibles ressources qui ne pourraient pas prendre en charge l’infrastructure requise pour héberger le matériel lié au stockage des images de mammographie. Avec les capacités de stockage basées sur le cloud de Google, dit-elle, “nous avons la capacité de nous étendre à de nouvelles zones géographiques et de nouvelles régions du monde et de faire évoluer nos outils sur un plus grand nombre de patients dans des régions du monde limitées par des défis d’infrastructure”.

Comme pour tout système d’apprentissage automatique, plus l’algorithme alimente de données de mammographies, mieux il détecte les plus petites différences qui distinguent les tissus normaux des tissus potentiellement cancéreux. Les femmes recevant des mammographies à l’aide du système basé sur l’IA verront leurs informations réinjectées dans l’algorithme, moins toute donnée d’identification. À l’heure actuelle, la plupart des personnes qui passent des mammographies ne savent probablement pas qu’un système d’IA pourrait être en arrière-plan en complément du radiologue, car pour l’instant, aucune agence de réglementation n’a approuvé une interprétation entièrement basée sur l’IA des mammographies. Mais à mesure que de plus en plus d’algorithmes d’IA comme ceux de Google entrent sur le marché, cela peut changer et les radiologues peuvent finir par discuter avec les patients de la manière dont leurs images sont interprétées.

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En fin de compte, de telles lectures basées sur des machines pourraient commencer à dégager des modèles que les yeux humains ne peuvent pas voir. Stevens dit que l’algorithme actuel basé sur l’IA d’iCAD détecte déjà la présence de minuscules calcifications dans le tissu mammaire que les scientifiques commencent à associer à un risque accru de maladie cardiaque. Si cette association est confirmée, les mammographies pourraient également devenir un outil d’évaluation du risque de maladie cardiaque chez les femmes.

Pour l’instant, l’ajout d’une perspective d’IA aux mammographies pourrait commencer à améliorer la façon dont le risque de cancer du sein chez les femmes est déterminé. Les systèmes d’IA peuvent mieux distinguer, par exemple, les différences propres à des groupes raciaux et ethniques spécifiques ; aux États-Unis, les femmes afro-américaines courent un risque plus élevé de développer des types de cancer du sein plus agressifs et sont plus susceptibles de mourir de la maladie que les autres femmes, donc la formation d’un système d’IA pour détecter les premiers signes de ces cancers pourrait conduire à meilleurs résultats. «Nous constatons qu’il existe de nombreux cas de femmes avec ce qui semble être une mammographie normale, mais il y a des choses dans ces images qui ne peuvent pas être vues à l’œil humain», explique Stevens. Si ces différences peuvent être détectées par un algorithme d’IA, ces femmes pourraient être envoyées pour un dépistage supplémentaire afin de déterminer si elles courent un risque plus élevé de développer un cancer. Cela pourrait les mettre sur la voie de recevoir un traitement plus tôt, ce qui conduit finalement à de meilleures chances de survie. Cela pourrait également signifier des services médicaux moins coûteux, ce qui se traduirait par des économies de coûts pour le système de santé. “Nous en sommes aux premières manches de l’évaluation des risques de cancer du sein avec l’IA”, déclare Stevens, “mais nous sommes enthousiasmés par son potentiel”.

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