Les Diagnostics Informatiques Des Cataractes, Autant Que Les Ophtalmologistes Le Peuvent

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Les scientifiques en chine ont mis au point un système d'intelligence artificielle capable de diagnostiquer un type rare de cataracte ainsi que les médecins peuvent le faire.

Une nouvelle étude montre qu'un nouveau système d'intelligence artificielle conçu pour imiter la manière dont le cerveau gère la vision permet de diagnostiquer un problème de vision rare, ainsi que les ophtalmologues.

Le nouveau système, qui se concentre sur l'identification d'une maladie oculaire rare appelée cataracte congénitale, pourrait également aider à diagnostiquer d'autres maladies rares un jour, ont indiqué les chercheurs.

Dans cette étude, des scientifiques chinois ont utilisé un réseau de neurones artificiels appelé CC-Cruiser. Ce réseau était un "réseau neuronal convolutionnel", ce qui signifie qu'il a été conçu en fonction de la manière dont les neurones sont organisés dans la région du cerveau qui traite de la vision. Les scientifiques ont voulu savoir si les réseaux de neurones pourraient aider à lutter contre les maladies rares, qui touchent environ 10% de la population mondiale. [10 technologies qui transformeront votre vie]

"Nous avons été inspirés par le travail du groupe DeepMind, qui a battu les joueurs professionnels dans les jeux vidéo classiques", a déclaré le co-auteur principal de l'étude, le Dr Haotian Lin, ophtalmologue à l'Université Sun Yat-Sen de Guangzhou, en Chine. "Puisque l'IA peut jouer à des jeux contre des joueurs humains, pourquoi ne pas créer une intelligence artificielle qui pourrait agir de la même manière en tant que médecin humain qualifié?"

Des recherches antérieures ont suggéré que les réseaux de neurones convolutifs sont efficaces pour numériser des données afin de reconnaître des images, a déclaré Lin. Les scientifiques ont estimé qu'un réseau de neurones de convolution pourrait être efficace pour numériser des images des yeux afin de diagnostiquer les cataractes congénitales, qui obscurcissent le cristallin de l'œil de l'enfant dès la naissance et peuvent entraîner une perte de vision irréversible.

Les chercheurs ont d'abord "formé" CC-Cruiser à l'aide de photos prises dans le cadre du programme de lutte contre la cataracte chez les enfants du ministère chinois de la Santé. Les photographies comprenaient 476 images d'enfants aux yeux normaux et 410 images d'enfants atteints de cataractes congénitales de gravité variable.

Après cette formation, les chercheurs ont testé le réseau. Ils ont communiqué les données de CC-Cruiser à 57 patients, dont 43 avec des yeux normaux et 14 avec des cataractes congénitales. Le réseau de neurones a identifié des cas potentiels de cataracte congénitale avec une précision de 98,25%, estimé l'emplacement de la cataracte avec une précision de 100% et suggéré les traitements appropriés avec une précision de 92,86, ont indiqué les chercheurs.

Ensuite, dans un test plus difficile, les chercheurs ont imité la rareté réelle de la cataracte congénitale. Ils ont donné à CC-Cruiser des images de 300 cas normaux et seulement trois images d'enfants atteints de cataracte congénitale. Les chercheurs ont découvert que le réseau de neurones avait réussi à exclure les cas normaux, à identifier les trois cas de cataracte et à fournir des évaluations et des décisions de traitement précises.

Cependant, lorsqu’il s’agissait d’un test utilisant 13 images d’œil normal et 40 images de cataractes trouvées sur Internet, CC-Cruiser avait un peu moins de succès. Le réseau de neurones a identifié des cas potentiels de cataracte congénitale avec une précision de 92,45%, estimé l'emplacement de la cataracte avec une précision de 94,87% et suggéré les traitements appropriés avec une précision de 89,74, ont indiqué les chercheurs. Cette différence pourrait être due à la façon dont les photos des yeux peuvent varier considérablement en fonction de l'éclairage, de l'angle et de la résolution des différentes machines d'imagerie utilisées par les médecins, ont expliqué les scientifiques.

Les chercheurs ont également comparé la précision de CC-Cruiser avec celle des ophtalmologistes. Ils avaient le réseau de neurones et trois ophtalmologistes, experts en novice à expert, ont examiné 50 cas impliquant une variété de situations médicales difficiles conçues par un panel d'experts. Les chercheurs ont déclaré que le réseau de neurones fonctionnait aussi bien que les ophtalmologistes; Par exemple, CC-Cruiser a identifié tous les patients atteints de cataracte congénitale, tandis que les trois ophtalmologistes ont oublié un cas.

Actuellement, la principale stratégie pour aider les personnes atteintes de maladies rares consiste à construire des centres de soins spécialisés, mais ceux-ci sont souvent très coûteux et dispersés géographiquement, laissant de nombreux patients atteints de maladies rares sans soins adéquats, ont indiqué les chercheurs. Ils ont estimé que les réseaux de neurones pourraient, via Internet, aider à fournir une expertise informatisée sur les maladies rares à de nombreux hôpitaux.

À cette fin, les chercheurs ont également développé un site Web pour CC-Cruiser (les hôpitaux peuvent télécharger des données cliniques sur la plate-forme en nuage pour que le réseau de neurones puisse être évalués. Les patients et les médecins peuvent également interagir via le site Web.

Cette recherche sur l'identification et l'évaluation des cataractes congénitales pourrait également porter sur d'autres maladies qui reposent sur des diagnostics via l'imagerie médicale, a déclaré Lin.

Créer un robot robot comme Baymax du film "Big Hero 6" "est l'un des rêves les plus fous pour les êtres humains", a déclaré Lin à WordsSideKick.com. "Nous pensons que notre travail pourrait représenter une étape concrète vers un Baymax du monde réel." [Les 6 robots les plus étranges jamais créés]

Des essais cliniques rigoureux sont encore nécessaires "avant de mettre l'IA dans une pratique clinique régulière", a déclaré Lin.

Les scientifiques ont détaillé leurs résultats en ligne lundi 30 janvier dans la revue Nature Biomedical Engineering.

Article original sur Science en direct.


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