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Un ordinateur plus précis qu’un médecin humain lors d’un diagnostic de cancer du sein – High-teK.ca

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Les informaticiens et les pathologistes de l’Université de Stanford disposent désormais d’un système informatique capable d’examiner un échantillon de tissu et de diagnostiquer le cancer du sein avec plus de précision qu’un médecin humain. Le système informatique, appelé C-Path (Computational Pathologist), est même allé plus loin et a identifié des structures cellulaires jusque-là inconnues qui peuvent être utilisées par les ordinateurs et les humains pour améliorer le diagnostic et le pronostic des patientes atteintes d’un cancer du sein à l’avenir.

Depuis 1928, des échantillons de tissus sont testés manuellement pour le cancer du sein. Les pathologistes examinent la tumeur au microscope et, en mesurant quelques caractéristiques cellulaires, peuvent produire un diagnostic et un pronostic assez précis pour le patient. C-Path remplace l’humain regardant au microscope et utilise la vision par ordinateur pour rechercher les mêmes indicateurs cancéreux. De plus – et c’est ce qui rend C-Path si précis – en examinant un grand nombre d’échantillons diagnostiqués par l’homme, le système apprend. Par exemple, l’une des caractéristiques recherchées par les médecins humains est la vitesse à laquelle les cellules tumorales se divisent en mitose – grâce à l’apprentissage, C-Path a peut-être découvert que la mitose n’est pas réellement l’indicateur le plus précis.

Images tumorales C-PathL’apprentissage a également permis à C-Path de découvrir de nouveaux facteurs cellulaires liés au cancer – 6 642 au total – qu’il a ensuite utilisés pour diagnostiquer et pronostiquer de nouveaux patients atteints de cancer avec une meilleure précision qu’un médecin humain. L’un de ces indicateurs, lié à la stroma (tissu conjonctif entre les cellules), était une toute nouvelle découverte – en d’autres termes, le processus d’apprentissage automatisé de C-Path vient de sauver la vie d’innombrables patientes atteintes d’un cancer du sein dans le monde.

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Au-delà des implications immédiates – les hôpitaux du monde entier devraient mettre la main sur C-Path dès que possible – les chercheurs de Stanford sont ravis de ce que cela signifie pour l’analyse et la compréhension du cancer en général. «Grâce à l’apprentissage automatique, nous en venons à penser au cancer de manière plus holistique, comme un système complexe plutôt que comme un tas de mauvaises cellules dans une tumeur», explique Matt van de Rijn, co-auteur de l’article. Il existe également la possibilité alléchante que C-Path puisse prédire l’efficacité de différents traitements contre le cancer – une tâche de simulation dans laquelle les ordinateurs excelleraient.

Enfin, C-Path pourrait apporter la médecine de pointe à la maison – ou aux pays en développement et du tiers monde. Le cancer est encore plus meurtrier dans les pays sans soins de santé occidentaux, mais imaginez si vous aviez une machine C-Path dans chaque ville ou ville. Le coup de grâce, cependant, est que C-Path pourrait même être formé pour détecter les cellules précancéreuses, aidant peut-être les hommes et les femmes à éviter le cancer en premier lieu.

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