Google Inception v3 est capable de voir les mutations génétiques des tissus cancéreux

Jusqu’à maintenant, les médecins se sont appuyés sur les observations et déductions des pathologistes pour diagnostiquer un cancer chez un patient. Une étude publiée le 17 septembre 2018 dans Nature Medicine a révélé qu’un algorithme de deeplearning de Google peut identifier les deux types de cancers du poumon les plus répandus dans le monde.

Cette recherche a été menée par une équipe de chercheurs de l’université de New York dirigée par Aristotelis Tsirigos, pathologiste à la NYU School of Medicine. Les scientifiques ont eu recours à l’algorithme open source de Google, Google Inception v3, qu’ils ont formé pour distinguer les images de tissus cancéreux des tissus sains.

Un utilisateur californien a porté plainte, vendredi 17 août dernier, contre Google pour utilisation abusive de ses données de géolocalisation. Pour l’heure, Google n’a pas souhaité faire de commentaires.

Il en a résulté que cette intelligence artificielle a pu distinguer le cancer adénocarcinome du cancer carcinome épidermoïde avec une précision de 97%.

97% de précision sur de vrais tissus humains cancéreux

Les adénocarcinomes et les carcinomes épidermoïdes sont les formes de cancer les plus répandues dans le monde, tuant chaque année plus de 150 000 personnes. Bien que ces maladies touchent toutes les deux les poumons, elles se traitent différemment et une erreur de diagnostic ou de traitement peut coûter la vie au patient.

L’équipe de Tsirigos a d’abord montré des milliers d’images tirées de l’Atlas du génome du cancer (TCGA) à l’algorithme. Quand l’intelligence artificielle a pu les identifier à 99%, les chercheurs lui ont enseigné à différencier les deux pathologies cancéreuses du poumon et l’ont testé sur des échantillons prélevés de patients atteints de cancer.

Sur ce test, la précision de la technologie a varié entre 83 à 97%.

Auto apprentissage sur la détection des mutations génétiques

Malgré la baisse de précision d’Inception, l’IA a surpris les chercheurs sur un point. En travaillant une nouvelle fois sur les images du TGCA, les chercheurs ont remarqué que non seulement l’intelligence artificielle était capable de reconnaître les tissus cancéreux, mais, en plus, elle pouvait détecter les mutations génétiques de ces tissus et cette dernière capacité, elle l’a acquis toute seule.

Le seul souci, c’est que les scientifiques ne savent pas comment l’algorithme a pu déceler ces effets microscopiques. Il s’agit d’un problème propre au deeplearning, un problème qui divise actuellement les experts sur le fait de rendre ces algorithmes transparents, autrement dit compréhensibles pour les scientifiques, avant de les utiliser dans des domaines importants tels que la médecine.

Néanmoins, malgré ces divergences d’opinion, les scientifiques s’accordent à dire que nous nous avançons vers un avenir dans lequel le corps médical travaille avec les ordinateurs.

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