Une IA superchampionne de détection du cancer du sein 

Les cas d’usage de l’Intelligence Artificielle (IA) se multiplient, et ce dans de nombreux secteurs d’activité.
Le domaine de la santé ne fait pas exception. L’IA lui promet de formidables avancées, notamment une détection plus rapide de certaines pathologies.

En voici justement un très bel exemple. Il résulte des travaux menés par les chercheurs de Google Health, la division médicale du géant de la Tech ; et de DeepMind, une entreprise britannique spécialisée dans l’intelligence artificielle.
Ensemble, ils ont développé un outil couplé par les innovations technologiques de l’IA et du machine learning. Celui-ci est destiné à aider à la détection des tumeurs cancéreuses sur des mammographies.

Ce travail semble déjà porter ses fruits, d’après une étude publiée le 1er janvier 2020 dans la revue scientifique Nature. L’étude indique en effet que cette IA vient pour la première fois de battre les radiologues dans la détection du cancer du sein.

Retour sur cet exploit dans notre article de la semaine.

Cancer du sein : une détection souvent trop tardive…

Cause annuelle de millions de morts à travers le monde, le cancer est l’une des maladies les plus meurtrières.
En France, c’est d’ailleurs la deuxième cause de mortalité derrière les maladies cardiovasculaires.

Ce triste constat est notamment dû à une détection trop tardive du cancer. Or, pour certains types de cancer comme le cancer du sein, les traitements peuvent s’avérer très efficaces si le diagnostic en est fait assez tôt.

La détection tardive du cancer est un fléau contre lequel scientifiques et médecins luttent à l’aide des améliorations permises par les avancées du monde médical.

D’autre part, les études et les détections de cancer ne sont pas encore assez fiables. Elles sont sujettes à l’interprétation individuelle de chaque médecin, qui peut réaliser de faux positifs et de faux négatifs.

Lors d’un faux positif, le sein semble touché par une tumeur qui, en réalité, n’existe pas.
A contrario, lors d’un faux négatif, le sein semble normal, mais une tumeur est bien présente.

C’est surtout ce dernier cas qui inquiète grandement. A cause de cette « non-détection », jusqu’à 20% des cancers peuvent ne pas être décelés. Ce chiffre de l’American Cancer Society a été relayé par le New-York Times dans son article sur le même sujet.

Malgré des traitements qui ne cessent d’évoluer et de gagner en efficacité, la détection et la prise en charge tardive restent au cœur du problème de la guérison de cette maladie.

« Les mammographies sont très efficaces mais il existe toujours un problème important avec des résultats erronés. » précise Shravya Shetty, chercheur chez Google et co-auteur du projet au site d’informations The Verge.

C’est pourquoi la recherche d’outils complémentaires, en l’occurrence basé sur l’Intelligence Artificielle, reste primordiale pour le secteur.

Réduire au maximum les erreurs de diagnostics

C’est sur ce point crucial que l’Intelligence Artificielle devrait montrer l’étendue de sa performance, en aidant les radiologues à réduire au maximum les faux diagnostics.

D’après les résultats des tests effectués sur l’IA, les faux positifs et négatifs sont relativement peu nombreux par rapport à la totalité des diagnostics. Ils représentent donc une source assez fiable dans le cadre de cet essai.

Grâce à cette évolution, les cancers du sein pourront être pris en charge immédiatement. Les patients touchés bénéficieront d’un traitement adapté, capable de s’attaquer aux cellules cancéreuses dès le début de leur apparition, et donc avant leur propagation.

Plus de 100 000 cas analysés ou étudiés par l’IA !

Pour entrainer l’IA à reconnaitre les signes cancéreux, les chercheurs ont transmis à l’ordinateur 76 000 mammographies de femmes anglaises et 15 000 d’américaines dont les diagnosticsavaient été réalisés au préalable.

Une fois cet entraînement terminé, l’IA s’est lancée sur des mammographies dont elle ne connaissait pas encore le résultat.

L’outil a été soumis à une analyse sur deux bases de donnéesde 25 000 mammographies de femmes Britanniques et de 3 000 femmes américaines, soit un total de 28 000 mammographies.

Après la numérisation des images radiographiques, le système a été mis au point pour repérer les changements dans les seins, même très faibles. Ces mutations pourraient indiquer l’existence dʼun début de cancer.

Les premiers résultats sont plutôt prometteurs :

• aux Etats-Unis, les faux négatifs ont été réduits de 9,4% et les faux positifs de 5,7%.
• au Royaume-Uni, les faux négatifs ont diminué de 2,7% et les faux positifs de 1,2%.

L’IA plus précise que six radiologues spécialisés lors du test

L’Intelligence Artificielle a été testée face à six radiologues spécialisés. Contrairement à l’IA, ces spécialistes avaient accès aux antécédents des patientes, comme c’est habituellement le cas lors du diagnostic de ce genre de pathologie.

Malgré ce point en défaveur de l’IA, la technologie a montré des résultats plusjustes et plus précis de 11,5% face aux radiologues.

« Le modèle fonctionne mieux qu’un radiologue individuel au Royaume-Uni et aux Etats-Unis. », indique Christopher Kelly, co-auteur des recherches.

« Ces résultats mettent en évidence le rôle important que l’IA pourrait jouer dans l’avenir des soins contre le cancer. L’adoption d’une telle technologie pourrait aider à améliorer la façon dont nous diagnostiquons le cancer dans les années à venir »,déclare Michelle Mitchell, directrice du centre de recherche britannique sur le cancer, au site d’actualités américain Business Insider. « Alors que d’autres études cliniques sont nécessaires pour voir comment et si cette technologie peut fonctionner dans la pratique, les premiers résultats sont prometteurs. »

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L’IA pour épauler les radiologues, sans les remplacer

Aujourd’hui, l’imagerie médicale est le moyen le plus utilisé pour détecter le cancer du sein.
De nombreux cancers sont décelés sans que le patient ait eu recours au préalable à un palper opéré par un médecin. Il est ainsi primordial de renforcer ce moyen de détection afin de ne pas passer à côté d’une minuscule tumeur pouvant s’avérer fatale. « Nous sommes très excités et encouragés par ces résultats », confie Daniel Tse, également co-auteur de l’étude.

Pour autant, le but premier de lʼIA nʼest pas de remplacer les radiologues. Il s’agit de les épauler dans leurs recherches de diagnostics.

«LʼIA et les radiologues ont chacun des points forts et des points faibles, ils sont complémentaires (…) Il y a un certain nombre de cas où les radiologues identifient quelque chose qui échappe au système, et vice versa. Les deux combinés pourraient renforcer les résultats en général. », insiste Shravya Shetty.

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L’IA et la santé : un problème de… data !

Un des gros freins de cette innovation reste cependant le nombre impressionnant de données médicales nécessaires à l’entraînement de l’outil. En effet, même en ajoutant les données publiques et celles des personnes donnant leur accord pour ce genre d’étude, le nombre de données reste insuffisant.

Face à cette complication, on apprenait en novembre dernier l’existence du projet « Nighingale » tenu secret par Google. Il présentait l’association du géant américain avec un grand réseau du domaine de la santé. L’objectif de ce projet commun était de récupérer et d’analyser discrètement les données de millions de patients américainsoriginaires de 21 états fédéraux.

Cette affaire avait fait scandale. Elle avait aussi fait écho au problème rencontré avec ce système d’IA.

L’utilisation de l’IA dans le secteur médical, et plus précisément dans celui de la radiologie, tend peu à peu à se répandre pour apporter un second avis et une aide supplémentaire aux radiologues.

Bien que l’IA nécessite encore quelques optimisations pour fournir des résultats toujours plus exacts, Google espère que son système sera prochainement intégré au secteur médical. Le géant du web et de la tech espère participer à sauver des vies au sein des hôpitaux et des centres d’analyses.

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