Google a partagé ses avancées dans des projets qui combinent la puissance de l’intelligence artificielle (IA) avec les précieuses connaissances des experts en santé, créant ainsi des outils de diagnostic nettement plus précis et accessibles à tous.
Les recherches menées sur différents diagnostics ont montré une réduction 9,4% de faux négatifs et 5,7% de faux positifs, améliorer la précision de la détection du cancer du sein. Cette avancée est cruciale dans la lutte contre l’un des types de cancer les plus courants, qui touche principalement les femmes, puisque 99 % des cas surviennent chez elles, selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS).
Valentina Agudelo, fondatrice de « Soy Julieta », un appareil portable alimenté par l’IA pour identifier le risque de développer un cancer du sein
WIRED s’entretient avec Valentina Agudelo, 26 ans, qui a créé un appareil portable alimenté par l’intelligence artificielle pour identifier le risque de développer un cancer du sein, une maladie qui touche une femme sur six dans le monde.
D’un autre côté, le Organisation panaméricaine de la santé (OPS) affirme que le traitement peut être très efficace lorsque la maladie est détectée à temps.
« L’intelligence artificielle a la capacité de traiter et d’analyser d’énormes quantités de données en peu de temps, d’identifier des modèles complexes et d’apprendre en permanence grâce à ses algorithmes pour améliorer leur précision, ce qui en fait une alliée de taille pour les professionnels de la santé. santé. Il est crucial que de plus en plus de femmes soient impliquées dans le développement de cette technologie. En intégrant notre perspective dès le moment zéro, nous pouvons garantir que l’IA est non seulement techniquement avancée, mais nous permettra également de créer des solutions étroitement liées à notre genre, ainsi que plus équitables et efficaces », a déclaré Adriana Noreña, vice-présidente de Google. pour l’Amérique latine.
Entre 2016 et 2018, Google commencé à mettre en œuvre l’utilisation de l’apprentissage profond (apprentissage profond)l’un des domaines dans lesquels l’IA utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre à partir de grands ensembles de données afin d’effectuer des tâches complexes, afin d’aider les médecins à détecter les métastases.
L’outil d’analyse des ganglions lymphatiques, connu sous le nom de LYNA (Lymph Node Assistant), a été entraîné à partir d’images médicales telles que des radiographies, des tomographies et des images pathologiques, préalablement classées par des experts. Cela permet à l’IA d’identifier les modèles macro et micro de la maladie.
Grâce à sa précision, LYNA est capable de localiser des métastases qui, dans de nombreux cas, sont presque imperceptibles à l’œil humain, permettant aux médecins d’accélérer le diagnostic et, par conséquent, d’avancer le début du traitement.
En 2021, Google Health a mené une recherche clinique avec Médecine du Nord-Ouest pour explorer comment l’IA pourrait accélérer le diagnostic du cancer du sein, en rationalisant le processus depuis la mammographie initiale jusqu’au diagnostic final. Ils ont commencé la recherche en collectant des images mammographiques de haute qualité de divers patients, qui ont été classées par des experts de la santé pour entraîner le modèle d’IA à détecter le cancer et à identifier les caractéristiques de la tumeur, entre autres aspects.
Le modèle a ensuite été testé dans un contexte clinique réel, où les personnes subissant une mammographie pouvaient choisir de faire analyser leurs résultats par l’IA parallèlement à une évaluation par des radiologues. Ceux-ci jetèrent données Encourageant : les faux négatifs ont été réduits de 9,4 % et les faux positifs de 5,7 %, par rapport à la pratique clinique standard. De plus, l’IA a démontré sa capacité à analyser une mammographie en moins de deux minutes, fournissant ainsi des résultats plus rapides aux patientes, accélérant à la fois le diagnostic et le traitement, tout en réduisant les coûts associés aux soins et aux traitements. en retard
Prix Nobel : des découvertes bénéfiques pour la santé
La semaine dernière, Geoffrey Hinton, ancien chercheur de Google, a reçu avec John Hopfield le prix Nobel de physique 2024 pour leurs découvertes dans le domaine de l’apprentissage automatique avec les réseaux de neurones artificiels (ANN), qui ont établi les bases standards pour la reconnaissance par l’IA. de modèles d’images, de langages et d’informations cliniques qui sont utilisés aujourd’hui dans le domaine de la santé et dans d’autres disciplines.
Comme décrit dans ce document décerné par le comité du prix Nobel, cette découverte a été clé dans le développement de l’outil permettant de prédire les structures de toute protéine en trois dimensions appelé AlphaFoldc’est pourquoi deux scientifiques de Google DeepMind, Demis Hassabis et John Jumpera également remporté le prix Nobel de chimie cette année. AlphaFold a été ouvert gratuitement par Google à la communauté scientifique et a déjà été utilisé par plus de deux millions de chercheurs dans plus de 190 pays.
Prix Nobel de physique 2024 à John Hopfield et Geoffrey Hinton pour leurs avancées en matière d’apprentissage automatique
Les deux lauréats ont utilisé des outils issus de la physique pour créer des méthodes similaires aux structures cérébrales de l’intelligence artificielle d’aujourd’hui.
L’IA au service de la médecine
Google Santé une initiative développée en collaboration avec professionnels cliniques rendre les soins de santé plus accessibles, précis et efficaces. Pour en savoir plus sur la manière dont l’entreprise explore l’utilisation de l’intelligence artificielle pour aider à diagnostiquer des maladies comme le cancer, prévenir la cécité, etc., rendez-vous sur Site officiel de Google Santé. Et pour plus d’informations sur la manière dont Google applique l’IA à la prévention du cancer du sein, visitez leur Centre d’information sur la mammographie IA.
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