Une nouvelle IA détecte 97 % des maladies pulmonaires et peut distinguer la pneumonie du COVID-19

Un nouveau modèle d'IA révolutionnaire est capable de détecter la présence de différentes maladies pulmonaires à partir de vidéos échographiques, avec une précision de 96,57 %, et il est même capable de distinguer si les anomalies sont dues à une pneumonie, au COVID-19 ou à d'autres affections.

Le modèle, développé par des chercheurs de l'Université Charles Darwin (CDU), de l'Université internationale unie et de l'Université catholique australienne (ACU) en Australie, peut identifier des schémas spécifiques de différentes maladies pulmonaires, surpassant les outils d'IA précédents qui ont été testés sur les mêmes ensembles de données échographiques.

« Le modèle utilise également des techniques d’IA pour montrer aux radiologues pourquoi il a pris certaines décisions, ce qui leur permet de faire plus confiance aux résultats et de les comprendre plus facilement », a déclaré Niusha Shafiabady, co-auteur de l’étude et professeur à la CDU. « Ce modèle aide les médecins à diagnostiquer les maladies pulmonaires rapidement et avec précision, soutient leur prise de décision, fait gagner du temps et constitue un outil de formation précieux. »

Bien qu'ils semblent différents, ils peuvent être plus difficiles à distinguer à l'œil nu sur les images d'échographie.

L'équipe a combiné deux types de modèles d'IA, soulignant à quel point la technologie est adaptable aux besoins diagnostiques. L'un d'eux, connu sous le nom de réseau neuronal convolutionnel (CNN), recherche des modèles dans les images ou les trames, en se concentrant sur les plus infimes modifications basées sur les pixels que l'œil humain peut manquer lors de l'examen des scanners. Ensuite, un modèle de mémoire à long terme (LSTM) utilise ces informations et les place dans un contexte plus large, en analysant les données du CNN au fil du temps tout en « oubliant » les données non pertinentes.

Grâce à la combinaison de leurs capacités, le nouveau modèle hybride connu sous le nom de TD-CNNLSTM-LungNet est capable de détecter des anomalies de manière incroyablement efficace, puis d'expliquer le problème. De plus, il peut déterminer si les scanners montrent des signes de pneumonie, de COVID-19, d'autres maladies pulmonaires ou si les poumons sont normaux. Avec un taux de « rappel » élevé de 96,51 %, cela signifie essentiellement que très peu de faux négatifs sont identifiés par l'IA, ce qui est important dans le traitement des maladies pulmonaires urgentes.

En utilisant des vidéos échographiques d'ensembles de données existants, le modèle a surpassé les outils de diagnostic d'IA existants, qui obtiennent actuellement un score d'environ 90 à 92 %.

Le modèle d'IA peut reconnaître les signes de pneumonie, qui sont différents des autres affections pulmonaires

Même s’il ne fait aucun doute que les diagnostics par IA seront bientôt monnaie courante dans les cliniques, le scepticisme et la méfiance à l’égard de cette technologie émergente demeurent. Bien que les chatbots IA avec lesquels nous pouvons interagir aujourd’hui ne soient pas encore formés pour évaluer cliniquement les scanners ou les tests médicaux, des modèles spécifiques sont en cours de développement dans tous les domaines pour devenir des outils fiables dans le domaine de la santé.

Par exemple, il y a un an à peine, la Food and Drug Administration (FDA) a approuvé l’utilisation du dispositif DermaSensor , le premier appareil pour smartphone doté d’une intelligence artificielle capable de détecter environ 200 types différents de cancers de la peau. Bien que ces outils ne soient pas destinés à remplacer les professionnels de la santé (mon spécialiste du cancer de la peau a correctement identifié la tache cancéreuse sur mon dos avant d’utiliser l’appareil photo à intelligence artificielle), ils sont en passe de devenir la technologie la plus bénéfique et la plus abordable que nous ayons jamais vue en médecine.

Ce nouveau modèle d’IA pour les maladies pulmonaires nous donne un aperçu de ce qui nous attend, car il est capable d’identifier correctement les nuances qui différencient, par exemple, la COVID-19 de la pneumonie. Comme l’ont noté les chercheurs, ces deux maladies semblaient similaires à l’œil humain, mais présentaient des schémas distincts qui ont permis au modèle d’IA de repérer la différence. Il produisait ensuite un rapport expliquant pourquoi il était arrivé à cette conclusion pour chaque examen.

« L’explicabilité du modèle proposé vise à accroître la fiabilité de cette approche », a déclaré Niusha Shafiabady. « Le système montre aux médecins pourquoi il a pris certaines décisions à l’aide d’éléments visuels tels que des cartes thermiques. Cette technique d’interprétation aidera le radiologue à localiser la zone ciblée et à améliorer considérablement la transparence clinique. »

En 2024, Google a fait d'énormes progrès dans le domaine du diagnostic médical et de l'IA . De même, cette technologie est en cours de développement dans le domaine de la santé pour aider à tous les aspects, de la chirurgie à la découverte de médicaments . Elle a déjà montré son potentiel pour la détection de tumeurs cérébrales et d'autres cancers .

Shafiabady a noté que tant que le modèle est formé sur les bonnes données, il a le potentiel d'améliorer ses capacités de diagnostic des maladies pulmonaires, en détectant des signes de tuberculose, de pneumopathie noire, d'asthme, de cancer, de maladie pulmonaire chronique et de fibrose pulmonaire. Les chercheurs espèrent également adapter le modèle pour pouvoir évaluer avec précision d'autres éléments que les ultrasons, comme les tomodensitogrammes et les rayons X.

https://www.frontiersin.org/journals/computer-science/articles/10.3389/fcomp.2024.1438126/full

https://www.cdu.edu.au/news/researchers-train-ai-diagnose-lung-diseases