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Microsoft utilise l'intelligence artificielle pour détecter automatiquement les tumeurs sur les scanners

Microsoft Research a développé un système d'apprentissage automatique capable de détecter automatiquement les tissus malades sur un scan 3D. Dédié aux personnes atteintes d'un cancer, cet algorithme permet de simplifier le travail des radiologues tout en accélérant considérablement le diagnostic. Une boîte à outils issue de ces travaux est disponible sur GitHub. 
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Microsoft utilise l'intelligence artificielle pour détecter automatiquement les tumeurs sur les scanners
Microsoft utilise l'intelligence artificielle pour détecter automatiquement les tumeurs sur les scanners © Microsoft Research

Les équipes de Microsoft Research, la filiale de recherche de Microsoft, à Cambridge en Angleterre travaillent depuis plusieurs années sur le projet "InnerEye" dont l'objectif est de simplifier le quotidien des radiologues spécialisés dans le traitement du cancer.

Détecte les tissus malades
Ils ont développé un algorithme de computer vision capable d'automatiser certaines tâches longues et fastidieuses des professionnels de santé. En effet, il permet de dissocier les tissus malades des tissus sains sur une image issue d'un scan 3D. Ce type de machine permet de voir précisément l'intérieur du corps humain sans avoir besoin d'effectuer un acte chirurgical. Il repose sur la tomodensitométrie, une technique d'imagerie médicale qui consiste à mesure l'absorption des rayons X par les tissus. Une fois le scanner effectué, un logiciel va reconstruire les images en trois dimensions.

Cette automatisation permet de réduire la phase dite de "planification de traitement". Grâce à un logiciel, le médecin va préparer un plan de traitement par irradiation en radiothérapie grâce à l'acquisition préalable d'image tomodensitométriques du patient. Il offre un calcul prévisionnel de la distribution de la dose et fixe les quantités de rayonnement à délivrer par faisceau et par séance.

Des tâches effectuées 13 fois plus vite
Evidemment, l'objectif n'est pas de remplacer les radiologues mais de leur dégager du temps pour les dossiers plus complexes à traiter. En effet, grâce à ce dispositif, ils effectueraient la phase de planification du traitement 13 fois plus vite, d'après une étude publiée dans la revue médicale JAMA Network Open en novembre 2020.

Pour tester son système d'apprentissage automatique, Microsoft a tissé un partenariat avec Addenbrooke's Hospital, un grand centre hospitalier universitaire à Cambridge, en décembre 2020. C'est le premier qui a pu testé InnerEye. Ce fut un succès d'après les témoignages des équipes soignantes. "Cela ne fait aucun doute qu'InnerEye me fait gagner du temps. C'est très utile pour savoir où se trouve la prostate et les organes sains qui l'entourent, comme la vessie. Cela accélère le processus afin que je puisse me concentrer sur l'examen des images diagnostiques d'un patient et sur son traitement", a expliqué Yvonne Rimmer, oncologue au sein d' Addenbrooke's Hospital.

Les algorithmes sont disponibles sur GitHub
La boîte à outils "InnerEye Deep Learning" issue de ces travaux est disponible sur GitHub et peut donc être utilisée par les chercheurs du monde entier afin de créer et d'affiner leurs propres modèles, voire de développer de nouveaux cas d'usage. Les fournisseurs de technologies médicales peuvent également l'utiliser pour enrichir leurs produits ou en créer de nouveaux. Microsoft précise néanmoins que cet algorithme n'a pas été approuvé par les autorités compétentes, la Food and Drug Administration (FDA) aux Etats-Unis par exemple. Ils ne peuvent pas être utilisés en routine clinique et doivent donc rester au stade de recherche. 

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