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Le projet de rayons X de Google montre que l'IA ne remplacera pas les médecins de si tôt
Jérémy Portje
L'intelligence artificielle semble certaine de révolutionner la médecine, mais les recherches de Google Cloud suggèrent qu'elle pourrait être plus difficile que beaucoup de gens ne le pensent.
Jia Li, qui dirige la recherche et le développement chez Google Cloud, a révélé aujourd'hui de nouvelles recherches sur l'application de l'IA à l'imagerie radiologique à EmTech Digital, une conférence à San Francisco organisée par Examen de la technologie MIT.
L'ouvrage, décrit dans un document publié en ligne, montre que l'apprentissage automatique pourrait aider à identifier la maladie dans un cadre clinique réel, où les données sont rares et où les médecins ont besoin d'une justification pour le diagnostic. Certains experts en IA ont suggéré que des pans entiers du travail médical, comme l'analyse d'images radiologiques, pourraient devenir entièrement automatisés grâce à l'IA.
Li et ses collègues ont utilisé l'apprentissage en profondeur, une technique d'apprentissage automatique populaire, pour identifier les anomalies dans les radiographies pulmonaires. Comme ils ne disposaient que d'un petit ensemble de données d'apprentissage, ils ont utilisé un autre ensemble de données pour amorcer le processus d'apprentissage. Ils ont également veillé à ce que leur méthode mette en évidence la zone d'une image qui était essentielle pour diagnostiquer une anomalie. Ceci est important car l'apprentissage en profondeur est si mathématiquement complexe qu'il est intrinsèquement opaque (voirLe sombre secret au cœur de l'IA).
Li, qui travaille avec des experts médicaux à Stanford, affirme également que l'IA ne peut automatiser qu'une petite partie du travail des radiologues. Ils doivent comprendre les antécédents spécifiques d'un patient, communiquer un diagnostic et déterminer le bon traitement, dit-elle, et ils joueront un rôle clé dans le développement de systèmes d'apprentissage automatique précis et efficaces.
Donc Li pense que les médecins ne seront pas entièrement remplacés par l'IA de si tôt. Nous pouvons aider [les médecins] à prendre de meilleures décisions et à rendre le processus plus efficace, a-t-elle déclaré au public d'EmTech.
Le travail est important car il met en évidence et cherche à relever les principaux défis de l'application de l'IA à des situations médicales réelles. La plupart des démonstrations d'IA pour la médecine ont impliqué de grands ensembles de données parfaitement annotés, et elles n'ont pas pris en compte le contexte plus large.
La recherche suggère également que la médecine pourrait être un objectif majeur pour la plate-forme cloud de Google. Google et d'autres pensent que la fourniture d'IA via le cloud sera une tendance importante et lucrative dans l'informatique dans les années à venir (voir Comment le cloud pourrait produire les entreprises les plus riches de tous les temps ).
Des chercheurs comme Li présentent également la technologie comme un moyen de démocratiser l'IA ou de mettre la technologie à la disposition de ceux qui n'ont pas de formation en IA. Espérons que les experts passeront moins de temps sur des tâches répétitives, a-t-elle déclaré.