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  • L’IA pour détecter le mélanome

  • L’intelligence artificielle «Show and Tell» diagnostique les tumeurs aussi finement que les dermatologues. C’est ainsi que là où la machine affiche un taux de réussite de 96% pour détecter les tumeurs malignes et de 90% pour les bénignes, les 21 dermatologues en compétition ont obtenu 95% et 76%, selon une étude publiée en février dans la revue Nature. Cette performance de l’intelligence artificielle développée par Google s’appuie sur un apprentissage profond —ou deep learning— de la machine. Autrement dit, celle-ci a étudié seule et classé par catégories plus de 130 000 images issues du web. Cette manipulation lui a permis de différencier plus de 2 000 maladies de peau. Les développeurs, forts de ce succès, envisagent d’ouvrir cette technologie au grand public. Sous la forme d’une application, chacun pourra soumettre une photo à l’intelligence artificielle pour avoir un diagnostic. D’autres entreprises comme IBM ou Microsoft comptent développer l’intelligence artificielle dans le secteur de la santé. Côté français, plus de 27 start-up ont déjà misé sur ce créneau.  

    Développer, en 24 heures, un algorithme capable de détecter un mélanome à partir de 13 000 photos de grains de beauté. Ce défi technologique a été lancé à une quarantaine de développeurs et data scientists dans le cadre du 28e Festival de la Communication Santé. Issus de start-up, grandes écoles ou encore ingénieurs free-lance, les participants étaient répartis en 16 équipes. Chacune disposait d’un temps limité —24 heures— pour développer la meilleure intelligence artificielle capable de diagnostiquer un mélanome. Ce premier «Intelligence artificielle Santé Challenge», organisé par Pierre Fabre Medicament, Microsoft et Velvet Consulting, offre aux vainqueurs la possibilité de travailler dans l’AI Factory de Microsoft à Station F. L’équipe soutenue par la start-up Sensome a remporté la mise. A partir de 13 000 clichés dermoscopiques de grains de beauté imposés par le concours, elle a développé le meilleur algorithme. Tout est autonome: l’algorithme apprend à diagnostiquer un mélanome et la machine calcule. Mais l’humain reste aux commandes car il choisit les données de base, l’algorithme ainsi que les méthodes de simplification.

    Cardiologie

    Au contact de la peau, certains outils technologiques aident les cardiologues à suivre leurs patients. C’est le cas des montres connectées. Elles pourraient détecter 97% des troubles et anomalies du rythme cardiaque, selon une étude réalisée par la start-up Cardiogram et l’Université de Californie. Autre forme de technologie, les plateformes cloud sécurisées, à l’instar de celle développée par Impicity. Cette start-up française a conçu une interface qui permet aux médecins de suivre leurs patients à distance. Ceux-ci doivent être équipés d’un implant cardiaque, du type pacemaker ou défibrillateur connecté. Les données sont transmises en temps réel à l’interface, qui les lie au dossier médical du patient. Ainsi, à distance, les professionnels de santé sont avertis et peuvent intervenir si une anomalie est détectée. Enfin, une dernière innovation dans le domaine de la cardiologie intéresse les médecins généralistes : une plateforme d’assistance à l’interprétation de l’électrocardiogramme (ECG) qui comprend 300 000 enregistrements d’examens correspondant à différents troubles cardiovasculaires. La start-up Cardiologs espère enrichir de 700 000 ECG supplémentaires la plateforme afin d’améliorer les performances du logiciel dans la détection des troubles du rythme cardiaque. Un précieux outil d’intelligence artificielle à destination des médecins pour les aider à interpréter les EGC.

     

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