A l’heure actuelle, l’Inde est le pays où le cancer du col de l’utérus sévit le plus. En effet, chaque année, environ 67 000 femmes meurent de cette maladie, un chiffre qui représente plus de 25% des 260 000 décès annuels recensés dans le monde. L’une des raisons de ce fort taux de mortalité est la difficulté de dépistage de la maladie ainsi que le manque de professionnels qualifiés dans le domaine.
Dans le but de remédier à ce problème – et d’étendre par la même occasion sa clientèle et son implantation en Inde – Microsoft a décidé de conclure un partenariat avec SRL Diagnostics, la plus grande entreprise proposant des services de diagnostic en pathologie et en radiologie en Inde, dans le but de co-créer une intelligence artificielle (IA) capable de détecter le cancer du col de l’utérus, même à un stade précoce.
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Selon TechCrunch, l’objectif final de cette procédure sera d’alléger le travail des médecins anatomo-cytopathologistes et les histopathologistes tout en détectant et soignant la maladie au plus vite chez les patientes concernées.
L’IA devrait alléger la charge de travail des médecins
Le Dr Arnab Roy, responsable technique des nouvelles initiatives et de la gestion des connaissances chez SRL Diagnostics a déclaré que l’entreprise recevait plus de 100.000 échantillons de frottis chaque année. Les frottis évoqués ici sont des frottis cervico-vaginaux, autrement dit des prélèvements médicaux par grattage au moyen d’une spatule ou d’un écouvillon afin d’examiner les cellules ou le liquide au microscope dans le but de dépister la pathologie du cancer du col de l’utérus.
Ce responsable explique également que 98% des échantillons reçus par l’entreprise sont normaux et seulement 2% sont anormaux. « Nous recherchions des moyens de faire en sorte que nos cytopathologistes puissent détecter plus rapidement ces échantillons de 2% ».
Les experts ont formé l’IA grâce à un ensemble de données
Afin de former l’intelligence artificielle, les cytopathologistes de SRL Diagnostics ont étudié manuellement des versions numérisées de diapositives WSI (Whole Slide Imaging). Chaque diapositive comprend environ 300 à 400 cellules que les médecins ont étudiées pour, ensuite, noter leurs observations. Une fois leurs observations faites, les données ont été compilées et ont servi à former l’intelligence artificielle sur la détection des images montrant des symptômes du cancer du col de l’utérus.
Toutefois, la formation de l’IA s’est heurtée à un souci : la subjectivité des médecins qui, pour l’analyse d’un échantillon de frottis, pouvaient avoir plusieurs diagnostics selon leurs expériences individuelles. Le Dr Roy explique effectivement que « différents cytopathologistes examinent différents éléments d’une lame de frottis de manière unique même si le diagnostic global est le même. C’est l’élément subjectif de tout le processus, qui est souvent lié à l’expérience de l’expert ».
Pour régler ce dilemme, des experts de différents laboratoires ont examiné des milliers d’images de frottis cervico-vaginal et ont pris note des diagnostics discordants et concordants. « Les images pour lesquelles les annotations ont été jugées discordantes – c’est-à-dire quand trois membres de l’équipe ont chacun un point de vue différent – ont été envoyées aux cytopathologistes expérimentés pour une analyse finale », écrit Microsoft dans un article de blog.
Des résultats probants et encourageants
Malgré tout, Manish Gupta, chercheur principal chez Microsoft Azure Global Engineering, qui collabore étroitement avec l’équipe du SRL Diagnostics a déclaré que l’objectif final est de créer une IA « capable d’identifier les zones que tout le monde examinait et de créer un consensus sur les zones évaluées » et il semble que la formation de l’API ait donné des résultats concluants.
En effet, l’API de Microsoft et de SRL Diagnostics, qui fonctionne sur Microsoft Azure peut désormais rapidement analyser les images de frottis et même détecter le cancer du col de l’utérus à un stade précoce et transmettre ces informations aux pathologistes des laboratoires. D’après le Dr Roy, l’IA pourrait même « augmenter d’environ quatre fois la productivité d’une section de cytopathologie. Dans un futur scénario de préparation automatisée des lames avec l’aide de l’IA, les cytopathologistes peuvent effectuer un travail en deux heures si cela nécessitait environ huit heures auparavant ».