- Microsoft s’associe à la société Paige pour construire le plus grand modèle d’intelligence artificielle basé sur l’image au monde pour l’identification du cancer.
- Paige développe des solutions basées sur l’IA pour les pathologistes, c’est-à-dire les médecins qui diagnostiquent des maladies telles que le cancer.
- Les chercheurs espèrent que le modèle aidera à terme les pathologistes, qui sont confrontés à une pénurie de personnel et à une charge de travail croissante.
Microsoft a annoncé jeudi qu’elle s’associait au fournisseur de pathologie numérique Paige pour construire le plus grand modèle d’intelligence artificielle basé sur l’image au monde pour l’identification du cancer.
Le modèle d’intelligence artificielle s’entraîne sur une quantité sans précédent de données comprenant des milliards d’images, selon un communiqué. Il peut identifier les cancers courants et les cancers rares qui sont notoirement difficiles à diagnostiquer, et les chercheurs espèrent qu’il aidera un jour les médecins qui luttent contre le manque de personnel et l’augmentation de la charge de travail.
Paige développe des solutions numériques et alimentées par l’IA pour les pathologistes, qui sont des médecins qui effectuent des tests de laboratoire sur les fluides et les tissus corporels afin de poser un diagnostic. Il s’agit d’une spécialité qui opère souvent dans l’ombre et qui est cruciale pour déterminer le parcours d’un patient.
« On n’a pas de cancer tant que le pathologiste ne le dit pas. C’est l’étape critique de tout l’édifice médical », a déclaré Thomas Fuchs, cofondateur et responsable scientifique de Paige.
Mais malgré le rôle essentiel des pathologistes en médecine, M. Fuchs a déclaré que leur travail n’avait pas beaucoup changé au cours des 150 dernières années. Pour diagnostiquer un cancer, par exemple, les pathologistes examinent généralement au microscope un morceau de tissu sur une lame de verre. Cette méthode a fait ses preuves, mais si les pathologistes manquent quelque chose, cela peut avoir des conséquences désastreuses pour les patients.
C’est pourquoi Paige a travaillé à la numérisation du flux de travail des pathologistes afin d’améliorer la précision et l’efficacité de cette spécialité.
La société a reçu l’approbation de la Food and Drug Administration pour son outil de visualisation FullFocus, qui permet aux pathologistes d’examiner des diapositives numériques numérisées sur un écran au lieu de se fier à un microscope. Paige a également mis au point un modèle d’IA qui peut aider les pathologistes à identifier les cancers du sein, du côlon et de la prostate lorsqu’ils apparaissent à l’écran.
La pathologie numérique est coûteuse
Paige est la seule entreprise à avoir reçu l’approbation de la FDA pour que les pathologistes utilisent son IA comme outil secondaire d’identification du cancer de la prostate, et le PDG Andy Moye a déclaré que cela était probablement dû en partie aux obstacles liés aux coûts de stockage et à la collecte de données.
La numérisation d’une seule lame peut nécessiter plus d’un gigaoctet de stockage, de sorte que l’infrastructure et les coûts associés à la collecte de données à grande échelle augmentent rapidement. Selon Thomas Fuchs, les coûts de stockage peuvent être rédhibitoires pour les petits systèmes de santé, ce qui explique pourquoi les centres universitaires riches sont historiquement les seules organisations qui peuvent se permettre d’investir dans la pathologie numérique.
Paige est issue du Memorial Sloan Kettering Cancer Center de New York en 2017 et dispose d’une « fantastique richesse de données », selon Andy Moye, ce qui explique pourquoi la société a été en mesure de construire ses propres solutions alimentées par l’IA en premier lieu. Pour mettre l’échelle en perspective, Paige dispose de 10 fois plus de données que Netflix, y compris toutes les émissions et tous les films qui existent sur la plateforme.
Mais pour étendre ses activités et créer un outil d’IA capable d’identifier davantage de types de cancer, Paige s’est tourné vers Microsoft pour obtenir de l’aide. Depuis un an et demi, Paige utilise l’infrastructure de stockage en nuage et de supercalculateurs de Microsoft pour créer un nouveau modèle d’IA avancé.
Le modèle d’IA original de Paige utilisait plus d’un milliard d’images provenant de 500 000 lames de pathologie, mais Thomas Fuchs précise que le modèle que l’entreprise a construit avec Microsoft est « beaucoup plus grand que tout ce qui existe ». Le modèle s’entraîne sur 4 millions de diapositives pour identifier les cancers communs et rares, qui peuvent être difficiles à diagnostiquer. Pour Paige, il s’agit du plus grand modèle de vision par ordinateur jamais annoncé publiquement.
« Jusqu’à la sortie de ChatGPT, personne n’a vraiment compris l’impact que cela allait avoir sur leur vie. Je dirais qu’il en va de même pour les patients atteints de cancer », assure Andy Moye. « Il s’agit d’une sorte de moment révolutionnaire pour les soins en cancérologie.
Andy Moye a ajouté que l’entreprise réfléchissait à des moyens d’intégrer la modélisation prédictive pour permettre aux pathologistes et aux patients d’accéder facilement à des informations sur leurs biomarqueurs et leurs mutations génomiques à l’avenir.
Desney Tan, vice-président et directeur général de Microsoft Health Futures, a déclaré que l’infrastructure de Microsoft est un élément clé du partenariat, mais que l’entreprise travaille également au développement des nouveaux algorithmes, de la détection et des diagnostics que Paige espère fournir au cours des deux prochaines années.
Il a ajouté que, bien que la technologie soit puissante, elle est destinée à enrichir les pathologistes, et non à les remplacer.
« Nous considérons ces outils d’IA, ces technologies, comme des outils, tout comme le stéthoscope est un outil, tout comme l’appareil de radiographie est un outil », a déclaré Desney Tan. « L’IA est un outil qui doit être manié par un humain. »
Jeudi, Paige et Microsoft publieront un article sur le modèle via le serveur de prépublication arXiv de l’université de Cornell. L’article quantifie l’impact du nouveau modèle par rapport aux modèles existants et, selon M. Fuchs, il surpasse tout ce qui a été construit dans les universités jusqu’à présent.
Mais le préprint n’est que la première étape d’un voyage beaucoup plus long. Paige souhaitait mettre ses recherches à la disposition de la communauté au sens large pendant qu’elles faisaient l’objet d’un examen par les pairs, et l’entreprise a l’intention de les soumettre à la revue scientifique Nature.
Ce processus peut prendre des mois, voire plus. Paige a également des années de travail devant elle avant de pouvoir déployer le modèle en tant que produit – y compris des tests approfondis et une collaboration avec les autorités de réglementation pour s’assurer qu’il est sûr et précis.
En fin de compte, Thomas Fuchs estime que le modèle d’IA résoudra le problème du stockage pour les systèmes de santé, tout en aidant les pathologistes à traiter les cas et à parvenir à un diagnostic plus rapidement. Pour certains patients, cela pourrait faire la différence entre deux jours et deux semaines d’attente pour savoir ce qui ne va pas.
« Plus on s’éloigne des centres médicaux universitaires, en particulier dans les cliniques communautaires où les pathologistes sont complètement débordés par le nombre de cas pour tous les types de cancer, plus l’impact est important », conclut Thomas Fuchs. « Cela contribue vraiment à démocratiser l’accès aux soins de santé dans ces endroits.
