Le radiologue automatisé d'IBM peut lire des images et des dossiers médicaux

La plupart des logiciels intelligents utilisés aujourd'hui se spécialisent sur un type de données, qu'il s'agisse d'interpréter du texte ou de deviner le contenu de photos. Les logiciels en développement chez IBM doivent faire tout cela à la fois. Il est en formation pour devenir assistant radiologue.

Le logiciel porte le nom de code Avicenne, du nom d'un philosophe du XIe siècle qui a écrit une encyclopédie médicale influente. Il peut identifier les caractéristiques anatomiques et les anomalies dans les images médicales telles que les tomodensitogrammes, et s'appuie également sur le texte et d'autres données du dossier médical d'un patient pour suggérer des diagnostics et des traitements possibles.

Avicenne est destiné à être utilisé par les cardiologues et les radiologues pour accélérer leur travail et réduire les erreurs, et est actuellement spécialisé dans la cardiologie et la radiologie du sein. Il est actuellement testé et mis au point à l'aide d'images et de dossiers médicaux anonymisés. Mais Tanveer Syeda-Mahmood , chercheuse au laboratoire de recherche Almaden d'IBM près de San Jose, en Californie, et scientifique en chef du projet, déclare que son équipe et d'autres personnes de l'entreprise se préparent déjà à commencer à tester le logiciel en dehors du laboratoire sur de grands volumes de données réelles de patients. Nous entrons dans les préparatifs de la commercialisation, dit-elle.

Avicenne examine les images médicales à l'aide d'une suite de différents algorithmes de traitement d'images avec différentes spécialités. Certains ont été formés pour juger de la profondeur de la poitrine d'un patient à partir d'une tranche de tomodensitométrie, par exemple. D'autres peuvent identifier les organes ou étiqueter des anomalies telles que des caillots sanguins. Certains de ces composants d'image utilisent une technique appelée apprentissage en profondeur, qui a récemment produit des avancées majeures dans la précision des logiciels de reconnaissance d'images (voir AI Advances Make It Possible to Search, Shop with Images).

Les algorithmes de traitement d'images fonctionnent avec d'autres qui ont été formés pour interpréter le texte et les résultats des tests dans les dossiers médicaux. Avicenne a un système de raisonnement qui s'appuie sur la sortie de tous ces différents signaux pour suggérer des diagnostics possibles pour un patient. Il montre un résumé de ce raisonnement à la personne travaillant avec le logiciel.

Le logiciel Avicenne d'IBM a mis en évidence les embolies possibles sur ce scanner en vert, trouvant principalement les mêmes problèmes qu'un radiologue humain qui a marqué l'image en rouge.

Dans une démonstration du système, Syeda-Mahmood a montré à Avicenne la prise en charge du cas d'une femme de 28 ans se plaignant d'essoufflement. Le dossier médical de la patiente comprenait des images d'angiographie pulmonaire des vaisseaux sanguins autour de ses poumons, des analyses de sang et un texte indiquant que sa mère avait fait plusieurs fausses couches.

Avicenne savait que les antécédents familiaux peuvent être associés à une tendance à former des caillots sanguins, ce qui peut entraîner des fausses couches, une connaissance qui a changé la façon dont elle analysait les images d'angiographie. Le logiciel a suggéré l'embolie pulmonaire comme diagnostic le plus probable et a mis en évidence plusieurs embolies possibles dans les artères pulmonaires gauche et droite du patient. Lorsqu'un radiologue examinait indépendamment le même cas, il faisait le même diagnostic et mettait en évidence plus ou moins exactement les mêmes embolies.

Les IBM ne sont pas les seuls chercheurs à essayer de créer un logiciel qui combine du texte et d'autres données de dossiers médicaux pour fonctionner comme un radiologue. Mais Kenji Suzuki , professeur associé au centre de recherche en imagerie médicale de l'Illinois Institute of Technology, affirme que les ambitions commerciales d'IBM pour Avicenne sont uniques. Aucune autre entreprise ne tente ou n'envisage cette intégration totale de texte, de données structurées et d'imagerie médicale, dit-il.

Cependant, sur la base de ce qu'il a vu du projet jusqu'à présent, Suzuki dit que les pouvoirs de traitement d'image et de diagnostic d'Avicenne doivent encore devenir plus précis et flexibles. Même après avoir apporté ces améliorations, pour réaliser des ventes significatives, IBM devra intégrer son assistant automatisé aux systèmes informatiques hospitaliers existants et prouver qu'il présente des avantages économiques, tels que la réduction du coût total de l'hôpital, le remboursement des assurances ou les risques de poursuites, déclare Suzuki.

Syeda-Mahmood dit que rendre Avicenne plus précis est l'une des principales priorités de son équipe, bien que l'objectif soit d'aider les radiologues, pas de les remplacer. Et elle pense qu'IBM a un avantage sur les autres qui essaient de créer ce type de logiciel.

En effet, rendre un système d'apprentissage automatique plus précis nécessite de lui fournir de nombreux exemples de données pour ajuster ses capacités. IBM a déjà amassé une très grande collection d'images et de dossiers médicaux et est en train de la rendre beaucoup plus grande.

L'année dernière, la société a acquis une collection de milliards d'images médicales lorsqu'elle a acheté la société Merge Healthcare. Ces images ne sont pas encore disponibles pour Avicenne, mais lorsqu'elles le seront, elles pourraient aider à rendre le logiciel plus précis, explique Syeda-Mahmood. Le projet pourrait également bénéficier des 50 millions de dossiers de santé électroniques anonymisés qu'IBM a reçus lors de l'acquisition l'année dernière d'une startup appelée Explorys.

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