Avec l’appui de l’IA, IBM s’attaque à la détection du cancer du sein

(Aimee Chanthadavong/ ZDNet) — Une étude récente menée par le département de recherche d’IBM a révélé comment la combinaison d’algorithmes d’apprentissage automatique et d’évaluations de radiologues pouvait améliorer la précision globale des dépistages du cancer du sein. Selon Stefan Harrer, chercheur à IBM, les mammographies, couramment utilisées par les radiologues pour la détection précoce du cancer du sein, reposent souvent sur l’expertise d’un radiologue pour identifier visuellement les signes du cancer, ce qui ne s’avère pas toujours précis.

« Dans l’état actuel de l’interprétation humaine des images de mammographie, deux choses peuvent se produire : un diagnostic erroné en termes d’absence de cancer et aussi un diagnostic de cancer lorsqu’il n’est pas présent », explique le cherche, interrogé par ZDNet. « Ces deux cas sont hautement indésirables : on ne veut jamais manquer un cancer quand il est là, mais aussi si l’on diagnostique un cancer et qu’il n’est pas là, cela crée une pression énorme sur les patients, sur le système de santé, qui pourrait être évitée », relève-t-il.

Objectif affiché : dépister de manière plus systématique les cas de cancers du sein. « C’est exactement là que nous voulons améliorer les choses par l’incorporation de l’intelligence artificielle pour diminuer le taux de faux positifs, c’est-à-dire le diagnostic de cancer, et aussi pour diminuer le fait de rater le cancer quand il y en a un », fait ainsi savoir Stefan Harrer. (…)

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