09 / 05 / 2017
#R&D Magazine

L’intelligence artificielle pour diagnostiquer la tuberculose à moindre coût ?

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Une équipe de chercheurs américains a développé une méthodologie à base d’intelligence artificielle pour comparer le résultat d’une radiographie thoracique avec un jeu de radios passées et ainsi aider à diagnostiquer la tuberculose. Une idée qui, appliquée, serait très utile dans les pays en développement, nous explique R&D Magazine.

Le deep learning (ou apprentissage profond) s’intéresse depuis peu à l’imagerie médicale, et cet intérêt récent aboutit rapidement à des résultats : c’est en substance la conclusion que tire le docteur Paras Lakhani, professeur assistant de l’hôpital universitaire Thomas Jefferson de Philadelphie, et co-auteur d’une étude utilisant de l’intelligence artificielle pour diagnostiquer des cas de tuberculose.

La recherche, rapportée par R&D Magazine, consiste en l’analyse de radiographies du thorax et aboutit à un diagnostic pertinent dans 96% des cas. Elle pourrait permettre, selon ses auteurs, de fournir une solution d’interprétation de radios bon marché, utile dans les zones à forte prévalence tuberculeuse, l’Asie du Sud-Est et l’Afrique subsaharienne en particulier, qui coïncident souvent avec un accès limité des populations locales à des radiologues.

Pour parvenir à ce mode d’identification précoce de la maladie, les chercheurs comptent sur les réseaux neuronaux dits convolutifs, l’un des modes d’apprentissage machine les plus utilisés, en particulier pour la classification d’images. Ces réseaux, qui ont été entraînés sur des jeux de données issus de plusieurs institutions et en cumulant deux modèles d’apprentissage testés, ont abouti à un taux de pertinence dépassant de plus de vingt points les premières tentatives en la matière.

Avant que le procédé utilisé ne soit appliqué dans des environnements réels, les chercheurs américains entrevoient de tester de nouvelles méthodes et d’entraîner plus encore les modèles développés. Mais en tout cas, ils sont convaincus que l’IA peut jouer un « grand rôle » dans la lutte contre la tuberculose, qui a causé la mort de près de deux millions de personnes en 2016.

En savoir plus avec R&D Magazine, par ici.