Recevez chaque jour toute l'actualité du numérique

x

L'algorithme de détection des maladies oculaires de Google fonctionne mal sur le terrain

Google Health a développé un algorithme capable de détecter automatiquement certains types de lésions de la rétine, témoins de la rétinopathie diabétique. Un partenariat avec la Thaïlande a permis à l'entreprise américaine de tester son dispositif dans 11 cliniques. Conclusion : bien que très performant en environnement contrôlé, le système fonctionne nettement moins bien sur le terrain.
Twitter Facebook Linkedin Flipboard Email
×

L'algorithme de détection des maladies oculaires de Google fonctionne mal sur le terrain
L'algorithme de détection des maladies oculaires de Google fonctionne mal sur le terrain © Google Health

Google Health a publié le 25 avril 2020 le résultat des essais cliniques de son algorithme de détection des maladies oculaires sur l'ACM Digital Library. La conclusion est la suivante : l'algorithme fonctionne nettement moins bien sur le terrain que dans un laboratoire.

En décembre 2018, Google annonçait la signature d'un partenariat avec le ministère de la Santé thaïlandais dans le cadre du programme "AI for social good in Asia Pacific". A ce titre, 11 cliniques avaient été équipées du système à travers le pays. L'objectif de ce programme est d'augmenter le nombre de dépistage de la rétinopathie diabétique, une maladie qui rend aveugle les personnes diabétiques. En effet, ce pays ne compte que 200 spécialistes pour 4,5 millions de patients.

L'algorithme n'est pas adapté au terrain

En condition de laboratoire, l'algorithme de Google Health est capable de détecter des lésions oculaires sur la rétine à partir des images d'une tomographie par cohérence optique (scanner de la rétine) avec une très grande précision. Le résultat est fourni en 10 minutes. Mais les résultats ont été bien différents sur le terrain. Google note par exemple que l'éclairage altère la qualité des clichés.

Or l'algorithme a été conçu pour justement rejeter les images situées en dessous d'un certain seuil de qualité. En tout, plus d'un cinquième des images a été rejeté de la sorte. Ces patients étaient alors redirigés vers un spécialiste de la rétine, mais peu d'entre eux sont allés le voir par manque de temps ou par absence de moyen de transport adéquat.

Par ailleurs, le système développé par Google envoie les données médicales dans le cloud. Or certains établissements ont une très mauvaise connexion Internet. "Les patients apprécient les résultats instantanés, mais Internet est lent, donc ils se plaignent", raconte une infirmière dans l'étude, citée par le MIT Technology Review. "Ils attendent depuis 6 heures du matin et durant les deux premières heures, nous n'avons pu dépister que 10 patients", poursuit-elle.

Apporter des correctifs

Google Health promet que des correctifs vont être apportés. D'une part, les infirmiers et infirmières vont être davantage formés au fonctionnement du système. D'autre part, l'algorithme va être modifié pour qu'il puisse prendre en compte les clichés de basse qualité. Car quand les choses sont bien faites, les résultats sont impressionnants. "Il y a une infirmière qui a dépisté 1 000 patients par elle-même, et avec cet outil, elle est imparable", déclare Emma Beede, une spécialiste en recherche UX ayant participée à l'étude de cas thaïlandaise. "Les patients ne se souciaient pas vraiment du fait que c'est une IA plutôt qu'un humain qui lit leurs images. Ils se préoccupaient davantage de ce que leur expérience allait être", poursuit-elle.

Les équipes de l'entreprise américaine estiment que cette étude montre la nécessité de conserver une part d'intervention humaine dans les processus. "Les soins médicaux ne se limitent pas aux algorithmes", note Michael Abramoff, ophtalmologiste et informaticien aux hôpitaux et cliniques de l'Université de l'Iowa, cité par le MIT Technology Review. Il estime qu'un système d'IA devrait être capable de s'intégrer dans un processus où les sources d'incertitude sont discutées plutôt que simplement rejetées.

Réagir

* Les commentaires postés sur L’Usine Digitale font l’objet d’une modération par l’équipe éditoriale.

 
media