<\/p>\n
Un nouveau syst\u00e8me d\u2019intelligence artificielle qui examine la forme et la structure des cellules sanguines pourrait am\u00e9liorer consid\u00e9rablement le diagnostic de maladies telles que la leuc\u00e9mie. Les chercheurs affirment que l\u2019outil peut identifier les cellules anormales avec une plus grande pr\u00e9cision et coh\u00e9rence que les sp\u00e9cialistes humains, r\u00e9duisant ainsi potentiellement les diagnostics manqu\u00e9s ou incertains.<\/p>\n
Le syst\u00e8me, connu sous le nom de CytoDiffusion, s’appuie sur l’IA g\u00e9n\u00e9rative, le m\u00eame type de technologie utilis\u00e9 dans les g\u00e9n\u00e9rateurs d’images tels que DALL-E, pour analyser en d\u00e9tail l’apparence des cellules sanguines. Plut\u00f4t que de se concentrer uniquement sur des mod\u00e8les \u00e9vidents, il \u00e9tudie les variations subtiles de l\u2019apparence des cellules au microscope.<\/p>\n
Aller au-del\u00e0 de la reconnaissance de formes<\/strong><\/p>\n De nombreux outils d\u2019IA m\u00e9dicale existants sont form\u00e9s pour trier les images dans des cat\u00e9gories pr\u00e9d\u00e9finies. En revanche, l\u2019\u00e9quipe derri\u00e8re CytoDiffusion a d\u00e9montr\u00e9 que son approche peut reconna\u00eetre toute la gamme des apparences normales des cellules sanguines et signaler de mani\u00e8re fiable les cellules rares ou inhabituelles pouvant signaler une maladie. Les travaux ont \u00e9t\u00e9 men\u00e9s par des chercheurs de l\u2019Universit\u00e9 de Cambridge, de l\u2019University College de Londres et de l\u2019Universit\u00e9 Queen Mary de Londres, et les r\u00e9sultats ont \u00e9t\u00e9 publi\u00e9s dans Nature Machine Intelligence.<\/p>\n L’identification de petites diff\u00e9rences dans la taille, la forme et la structure des cellules sanguines est essentielle au diagnostic de nombreux troubles sanguins. Cependant, apprendre \u00e0 bien faire cela peut prendre des ann\u00e9es d’exp\u00e9rience, et m\u00eame des m\u00e9decins hautement qualifi\u00e9s peuvent \u00eatre en d\u00e9saccord lorsqu’ils examinent des cas complexes.<\/p>\n “Nous avons tous de nombreux types diff\u00e9rents de cellules sanguines qui ont des propri\u00e9t\u00e9s diff\u00e9rentes et des r\u00f4les diff\u00e9rents dans notre corps”, a d\u00e9clar\u00e9 Simon Deltadahl du d\u00e9partement de math\u00e9matiques appliqu\u00e9es et de physique th\u00e9orique de Cambridge, premier auteur de l’\u00e9tude. “Les globules blancs se sp\u00e9cialisent dans la lutte contre les infections, par exemple. Mais savoir \u00e0 quoi ressemble un globule sanguin inhabituel ou malade au microscope est un \u00e9l\u00e9ment important du diagnostic de nombreuses maladies.”<\/p>\n Gestion de l’\u00e9chelle de l’analyse sanguine<\/strong><\/p>\n Un frottis sanguin standard peut contenir des milliers de cellules individuelles, bien plus qu\u2019une personne ne peut raisonnablement examiner une par une. “Les humains ne peuvent pas examiner toutes les cellules d’un frottis – ce n’est tout simplement pas possible”, a d\u00e9clar\u00e9 Deltadahl. “Notre mod\u00e8le peut automatiser ce processus, trier les cas de routine et mettre en \u00e9vidence tout ce qui est inhabituel pour un examen humain.”<\/p>\n Ce d\u00e9fi est familier aux cliniciens. “Le d\u00e9fi clinique auquel j’ai \u00e9t\u00e9 confront\u00e9 en tant que jeune m\u00e9decin en h\u00e9matologie \u00e9tait qu’apr\u00e8s une journ\u00e9e de travail, je devais faire face \u00e0 de nombreux frottis sanguins \u00e0 analyser”, a d\u00e9clar\u00e9 le co-auteur principal, le Dr Suthesh Sivapalaratnam de l’Universit\u00e9 Queen Mary de Londres. “En les analysant tard dans la nuit, j’ai acquis la conviction que l’IA ferait un meilleur travail que moi.”<\/p>\n Formation sur un ensemble de donn\u00e9es sans pr\u00e9c\u00e9dent<\/strong><\/p>\n Pour cr\u00e9er CytoDiffusion, les chercheurs l’ont form\u00e9 sur plus d’un demi-million d’images de frottis sanguins collect\u00e9es \u00e0 l’h\u00f4pital Addenbrooke de Cambridge. L’ensemble de donn\u00e9es, d\u00e9crit comme le plus vaste du genre, comprend des types de cellules sanguines courants, des exemples rares et des fonctionnalit\u00e9s qui confondent souvent les syst\u00e8mes automatis\u00e9s.<\/p>\n Au lieu d\u2019apprendre simplement \u00e0 s\u00e9parer les cellules en cat\u00e9gories fixes, l\u2019IA mod\u00e9lise l\u2019ensemble de la fa\u00e7on dont les cellules sanguines peuvent appara\u00eetre. Cela le rend plus r\u00e9sistant aux diff\u00e9rences entre les h\u00f4pitaux, les microscopes et les techniques de coloration, tout en am\u00e9liorant sa capacit\u00e9 \u00e0 d\u00e9tecter les cellules rares ou anormales.<\/p>\n D\u00e9tecter la leuc\u00e9mie avec une plus grande confiance<\/strong><\/p>\n Lors des tests, CytoDiffusion a identifi\u00e9 les cellules anormales associ\u00e9es \u00e0 la leuc\u00e9mie avec une sensibilit\u00e9 beaucoup plus \u00e9lev\u00e9e que les syst\u00e8mes existants. Il a \u00e9galement fonctionn\u00e9 aussi bien, voire mieux, que les principaux mod\u00e8les actuels, m\u00eame lorsqu’il a \u00e9t\u00e9 form\u00e9 avec beaucoup moins d’exemples, et a pu quantifier son degr\u00e9 de confiance dans ses propres pr\u00e9dictions.<\/p>\n “Lorsque nous avons test\u00e9 sa pr\u00e9cision, le syst\u00e8me \u00e9tait l\u00e9g\u00e8rement meilleur que celui des humains”, a d\u00e9clar\u00e9 Deltadahl. “Mais ce qui nous a vraiment marqu\u00e9, c’est de savoir quand c’\u00e9tait incertain. Notre mod\u00e8le ne dirait jamais que c’\u00e9tait certain et se tromperait ensuite, mais c’est quelque chose que les humains font parfois.”<\/p>\n Le professeur Michael Roberts, co-auteur principal du d\u00e9partement de math\u00e9matiques appliqu\u00e9es et de physique th\u00e9orique de Cambridge, a d\u00e9clar\u00e9 que le syst\u00e8me avait \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9 par rapport aux d\u00e9fis du monde r\u00e9el rencontr\u00e9s par l’IA m\u00e9dicale. “Nous avons \u00e9valu\u00e9 notre m\u00e9thode par rapport \u00e0 de nombreux d\u00e9fis rencontr\u00e9s dans l’IA du monde r\u00e9el, tels que des images in\u00e9dites, des images captur\u00e9es par diff\u00e9rentes machines et le degr\u00e9 d’incertitude des \u00e9tiquettes”, a-t-il d\u00e9clar\u00e9. “Ce cadre donne une vision \u00e0 multiples facettes des performances du mod\u00e8le qui, selon nous, sera b\u00e9n\u00e9fique aux chercheurs.”<\/p>\n Quand les images d\u2019IA trompent les experts humains<\/strong><\/p>\n L\u2019\u00e9quipe a \u00e9galement d\u00e9couvert que CytoDiffusion peut g\u00e9n\u00e9rer des images synth\u00e9tiques de cellules sanguines qui semblent impossibles \u00e0 distinguer des cellules r\u00e9elles. Lors d’un \u00ab test de Turing \u00bb impliquant dix h\u00e9matologues exp\u00e9riment\u00e9s, les sp\u00e9cialistes n’ont r\u00e9ussi qu’\u00e0 distinguer les images r\u00e9elles de celles cr\u00e9\u00e9es par l’IA.<\/p>\n “Cela m’a vraiment surpris”, a d\u00e9clar\u00e9 Deltadahl. “Ce sont des gens qui regardent les cellules sanguines toute la journ\u00e9e, et m\u00eame eux ne pouvaient pas le dire.”<\/p>\n Ouvrir les donn\u00e9es \u00e0 la communaut\u00e9 mondiale de la recherche<\/strong><\/p>\n Dans le cadre du projet, les chercheurs publient ce qu’ils d\u00e9crivent comme la plus grande collection publique d’images de frottis de sang p\u00e9riph\u00e9rique au monde, totalisant plus d’un demi-million d’\u00e9chantillons.<\/p>\n “En rendant cette ressource ouverte, nous esp\u00e9rons permettre aux chercheurs du monde entier de cr\u00e9er et de tester de nouveaux mod\u00e8les d’IA, de d\u00e9mocratiser l’acc\u00e8s \u00e0 des donn\u00e9es m\u00e9dicales de haute qualit\u00e9 et, \u00e0 terme, de contribuer \u00e0 de meilleurs soins aux patients”, a d\u00e9clar\u00e9 Deltadahl.<\/p>\n Soutenir, et non remplacer, les cliniciens<\/strong><\/p>\n Malgr\u00e9 les r\u00e9sultats probants, les chercheurs soulignent que CytoDiffusion n\u2019est pas destin\u00e9 \u00e0 remplacer les m\u00e9decins qualifi\u00e9s. Au lieu de cela, il est con\u00e7u pour aider les cliniciens en signalant rapidement les cas pr\u00e9occupants et en traitant automatiquement les \u00e9chantillons de routine.<\/p>\n “La v\u00e9ritable valeur de l’IA en mati\u00e8re de soins de sant\u00e9 ne r\u00e9side pas dans le rapprochement de l’expertise humaine \u00e0 moindre co\u00fbt, mais dans le fait qu’elle permet un plus grand pouvoir de diagnostic, de pronostic et de prescription que ce que les experts ou les simples mod\u00e8les statistiques peuvent obtenir”, a d\u00e9clar\u00e9 le professeur Parashkev Nachev, co-auteur principal de l’UCL. “Notre travail sugg\u00e8re que l’IA g\u00e9n\u00e9rative sera au c\u0153ur de cette mission, transformant non seulement la fid\u00e9lit\u00e9 des syst\u00e8mes de soutien clinique, mais aussi leur compr\u00e9hension des limites de leurs propres connaissances. Cette conscience “m\u00e9tacognitive” – \u200b\u200bsavoir ce que l’on ne sait pas – est essentielle \u00e0 la prise de d\u00e9cision clinique, et nous montrons ici que les machines peuvent \u00eatre meilleures que nous dans ce domaine. “<\/p>\n L’\u00e9quipe note que des recherches suppl\u00e9mentaires sont n\u00e9cessaires pour augmenter la vitesse du syst\u00e8me et valider ses performances aupr\u00e8s de populations de patients plus diverses afin de garantir l’exactitude et l’\u00e9quit\u00e9.<\/p>\n La recherche a re\u00e7u le soutien du Trinity Challenge, de Wellcome, de la British Heart Foundation, du Cambridge University Hospitals NHS Trust, du Barts Health NHS Trust, du NIHR Cambridge Biomedical Research Centre, du NIHR UCLH Biomedical Research Centre et du NHS Blood and Transplant. Le travail a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9 par le groupe de travail Imagerie au sein de BloodCounts! consortium, qui vise \u00e0 am\u00e9liorer les diagnostics sanguins dans le monde entier gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019IA. Simon Deltadahl est membre du Lucy Cavendish College de Cambridge.<\/em><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Un nouveau syst\u00e8me d\u2019intelligence artificielle qui examine la forme et la structure des cellules sanguines pourrait am\u00e9liorer consid\u00e9rablement le diagnostic de maladies telles que la leuc\u00e9mie. Les chercheurs affirment que l\u2019outil peut identifier les cellules anormales avec une plus grande pr\u00e9cision et coh\u00e9rence que les sp\u00e9cialistes humains, r\u00e9duisant ainsi potentiellement les diagnostics manqu\u00e9s ou incertains. 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