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Un logiciel basé sur l'IA aide les médecins à détecter le cancer du sein

Un logiciel basé sur l'IA aide les médecins à détecter le cancer du sein

Les décès dus au cancer du sein ont chuté de 27% depuis l'introduction de la mammographie depuis plus de deux décennies. La détection des tissus cancéreux uniquement par mammographie est difficile car le tissu mammaire dense se présente également comme blanc sur les radiographies typiques.

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Les scientifiques et les radiographes se tournent maintenant vers la puissance de l'intelligence artificielle (IA) pour aider à renforcer leurs capacités de détection du cancer. Volpara Health Technologies, basé en Nouvelle-Zélande, développe un logiciel capable d'évaluer objectivement et automatiquement les mammographies - essentiellement des rayons X du tissu mammaire - en signalant les images qui devraient être suivies pour un examen plus approfondi.

Détecter le cancer à un stade précoce

Ce processus aide à détecter le cancer à ses premiers stades. En détectant le cancer à un stade précoce, les patientes ont beaucoup de chances de réussir le traitement et de réduire l’incidence des «cancers d’intervalle» survenant entre les dépistages mammaires. Le logiciel exploite la puissance de la suite d'outils d'IA de Microsoft, Power BI.

L'algorithme analyse les mammographies pour la densité mammaire, puis il peut signaler les images qui nécessitent un suivi. Le système a été formé sur un grand nombre d'images radiographiques mammographiques.

Logiciels utilisés dans le monde

Le Dr Ralph Highnam a fondé Volpara pour utiliser l'IA pour aider à surmonter certaines des difficultés de détection du cancer du sein. Fondée il y a un peu plus de dix ans, l'entreprise est maintenant utilisée dans le monde entier, des États-Unis au Japon, en passant par l'Australie et la Nouvelle-Zélande.

La société développe continuellement son produit et espère qu'au fur et à mesure que la technologie de l'intelligence artificielle progressera, elle pourra développer des outils pour détecter la croissance du cancer au moment du dépistage.

Les mammographies numériques ont été introduites au début des années 90. Pour passer une mammographie, la patiente se tient devant un appareil à rayons X et son sein est placé entre des plaques en plastique transparent. La radiographie est terminée puis répétée pour l'autre sein.

Évaluations régulières recommandées

Les rayons X sont immédiatement évalués par le technicien en radiologie pour plus de clarté, mais l'image doit être examinée par un médecin ou un radiologue avant que les résultats puissent être donnés au patient. Les mammographies sont des procédures très inconfortables avec de nombreux patients ressentant de la douleur pendant la courte procédure.

La plupart des organismes de santé recommandent aux femmes âgées de 50 à 70 ans de subir une mammographie tous les deux ans. Avoir des mammographies précédentes est un outil important pour les médecins pour comparer les changements dans le tissu mammaire.

La FIV embrasse l'IA

L'intelligence artificielle est de plus en plus utilisée dans l'industrie de la santé pour aider les médecins et les professionnels à évaluer les scans. Une nouvelle recherche applique l'IA pour aider à améliorer les taux de réussite du traitement par FIV.

La fécondation in vitro ou FIV aide les gens à améliorer leurs chances de reproduction depuis son premier cas de succès en 1977. Bien que de nombreuses améliorations technologiques aient amélioré le processus, il existe encore des aspects du traitement par FIV qui prennent du temps et sont relativement imprécis.

L’un d’eux est un processus appelé «classement». La tâche nécessite qu'un embryologiste examine les embryons au microscope en vérifiant leurs caractéristiques morphologiques et en attribuant un score de qualité.

Des nombres ronds et pairs de cellules obtiendront un score élevé tandis que les cellules fracturées et fragmentées obtiendront un score médiocre. Maintenant, un algorithme a été formé pour mieux classer les embryons que ses homologues humains.

Les chercheurs ont formé un algorithme d'apprentissage en profondeur de Google pour identifier les embryons de FIV comme bons, moyens ou mauvais en fonction de la probabilité que chacun d'eux réussisse à s'implanter.

Il ne fait aucun doute que d'autres systèmes d'intelligence artificielle seront appliqués aux soins de santé à mesure que la technologie continue de s'améliorer.


Voir la vidéo: Google mise sur lIA pour lutter contre le cancer du sein (Juillet 2021).