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L'IA est capable de diagnostiquer le cancer aussi précisément que les humains, mais beaucoup plus rapidement

L'IA est capable de diagnostiquer le cancer aussi précisément que les humains, mais beaucoup plus rapidement


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Des neurochirurgiens et des pathologistes de l'Université du Michigan ont pu démontrer comment l'IA peut diagnostiquer les tumeurs cancéreuses aussi précisément que les humains.

Les travaux dirigés par Todd Hollon et une équipe de neurochirurgiens et de pathologistes de la faculté de médecine de l'Université du Michigan ont montré comment l'IA pouvait diagnostiquer le cancer dans les tissus imagés. Le travail a été publié dans le journalGénie biomédical de la nature.

Les chercheurs ont imaginé des tissus de 100 patients neurologiques via les deux méthodes existantes et en utilisant l'IA. Les deux techniques ont produit des résultats précis, mais la méthode AI est arrivée à la conclusion beaucoup plus rapidement.

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Les chirurgies pourraient être accélérées grâce à l'IA

Si la méthode de l'IA est appliquée dans toutes les installations médicales, les chercheurs disent qu'elle pourrait accélérer les opérations.

«En obtenant une excellente qualité d'image dans les tissus frais, nous sommes en mesure de poser un diagnostic pendant la chirurgie», a déclaré le premier auteur Daniel A. Orringer, MD, professeur adjoint de neurochirurgie à la faculté de médecine de l'Université du Michigan dans un communiqué de presse soulignant les résultats . «Cela élimine le long processus d'envoi de tissus hors de la salle d'opération pour traitement et interprétation.»

Selon les chercheurs dans l'état actuel des choses, pour déterminer un diagnostic lors d'une opération, le chirurgien doit attendre jusqu'à quarante minutes pendant que le tissu est analysé par le laboratoire de pathologie. Mais si cela était fait plus efficacement, cela permettrait d'économiser de l'argent et de réduire le temps passé en salle d'opération.

L'ordinateur devient de plus en plus intelligent

«Notre technique peut perturber le processus de diagnostic peropératoire d'une manière importante, le réduisant d'un processus de 30 minutes à environ 3 minutes», a déclaré Orringer. «Au départ, nous avons développé cette technologie pour aider les chirurgiens à détecter une tumeur microscopique, mais nous avons découvert que la technologie était capable de bien plus que de guider la chirurgie.»

Les scientifiques ont également pu apprendre à un ordinateur comment utiliser les images pour faire des diagnostics. Ils ont créé et validé un processus d'apprentissage automatique qui a identifié un sous-type de tumeur cérébrale 90% du temps dans 30 échantillons de patients.

Orringer a déclaré dans le communiqué de presse que plus l'ordinateur recevait d'informations, plus le diagnostic devenait précis.


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