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Le premier concert de recherche médicale de DeepMind utilisera l'IA pour diagnostiquer les maladies oculaires
Chaque semaine, le Moorfields Eye Hospital de Londres effectue 3 000 tomographies par cohérence optique pour diagnostiquer les problèmes de vision. Les scans, qui utilisent la lumière diffusée pour créer des images 3D haute résolution de la rétine, produisent de grandes quantités de données. L'analyse de ces données est un processus lent. La compréhension des images nécessite des yeux humains formés et expérimentés pour identifier les problèmes spécifiques à chaque cas, laissant peu ou pas de temps pour identifier des tendances plus larges à l'échelle de la population qui pourraient faciliter la détection précoce.
C'est exactement le genre de tâche que l'intelligence artificielle peut être utilisée pour accomplir, cependant. Il n'est donc peut-être pas surprenant que l'aile IA de Google, DeepMind, ait décidé de s'associer à l'hôpital pour appliquer l'apprentissage automatique au problème dans le cadre de son programme de santé. L'arrangement verra le logiciel de DeepMind étudier plus d'un million de scans oculaires - à la fois la cohérence optique et des images plus conventionnelles de la rétine - afin d'établir ce qui se passe dans l'œil au cours des premiers stades de la maladie oculaire.
Les travaux se concentreront initialement sur l'identification de la façon de diagnostiquer automatiquement les problèmes visuels provoqués par le diabète et la dégénérescence maculaire liée à l'âge. Les personnes atteintes de diabète sont 25 fois plus susceptibles de souffrir d'une sorte de perte de vision que celles qui n'en sont pas atteintes, et la dégénérescence maculaire liée à l'âge est la cause la plus fréquente de cécité au Royaume-Uni. Dans les deux cas, une détection précoce peut permettre un traitement plus efficace.
Une image de la rétine.
Étant donné que le projet est nouveau et utilisera l'apprentissage automatique pour identifier des modèles dans les données qui peuvent ne pas être facilement identifiables à l'œil nu, il existe peu de détails précis sur le fonctionnement de la technique. DeepMind dit cependant qu'il prévoit de repérer les premiers signes de dégénérescence visuelle afin de donner aux praticiens plus de temps pour intervenir.
C'est le premier projet de santé entrepris par DeepMind qui est purement basé sur la recherche. Une collaboration antérieure, avec l'hôpital Royal Free du nord de Londres, a vu l'organisation accepter de développer une application pour smartphone appelée Streams pour surveiller les patients atteints de maladie rénale. Un rapport de Nouveau scientifique , cependant, a suggéré avec une certaine inquiétude que le projet offrait librement 1,6 million de dossiers de patients à DeepMind.
Les données d'analyse oculaire fournies par Moorfields seront anonymisées. DeepMind affirme qu'il sera impossible d'identifier un patient à partir des dossiers et que ses conclusions pourront être utilisées pour améliorer les soins futurs, [mais] n'affecteront pas les soins que tout patient reçoit aujourd'hui. L'incident de Royal Free, semble-t-il, a peut-être inspiré DeepMind à faire preuve de prudence cette fois-ci.
Ce n'est pas la première tentative d'appliquer l'apprentissage en profondeur aux soins de santé. Le supercalculateur Watson d'IBM, par exemple, s'appuie actuellement sur 600 000 rapports de preuves médicales et 1,5 million de dossiers de patients et d'essais cliniques pour aider les médecins. élaborer de meilleurs plans de traitement pour les patients atteints de cancer . Pendant ce temps, la startup basée au Royaume-Uni Babylon développe un logiciel qui prend les symptômes d'un utilisateur afin de suggérer un plan d'action.
Il s'agit cependant de problèmes beaucoup plus vastes pour lesquels des solutions robustes peuvent mettre longtemps à émerger. Compte tenu d'une tâche aussi bien définie, DeepMind devrait être en mesure de développer une IA capable d'inspecter ces 3 000 analyses hebdomadaires pour aider les cliniciens à détecter les signes avant-coureurs de maladies oculaires avant qu'ils ne causent de réels problèmes. Voyons si cela fonctionne.
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