Des chercheurs ont mis au point CytoDiffusion, un outil d'intelligence artificielle révolutionnaire qui analyse les cellules sanguines avec une précision sans précédent, surpassant les experts humains dans la détection d'anomalies. Cette innovation représente une avancée majeure dans le diagnostic de maladies telles que la leucémie, et ouvre la voie à des évaluations médicales plus fiables et efficaces.
Un nouvel outil d'intelligence artificielle appelé CytoDiffusion est sur le point de transformer le paysage diagnostique des troubles sanguins, surpassant les capacités humaines en matière d'identification des anomalies avec une précision exceptionnelle.
Développé par des chercheurs de l'Université de Cambridge, de l'University College London (UCL) et de la Queen Mary University of London, CytoDiffusion utilise une technologie d'intelligence artificielle générative — semblable à celle qui sous-tend les générateurs d'images comme DALL-E — pour analyser méticuleusement la forme et la structure des cellules sanguines. Leurs résultats sont publié dans la revue Nature Machine Intelligence.
La détection de différences subtiles dans la taille, la forme et l'aspect des cellules sanguines est essentielle au diagnostic de nombreuses maladies du sang. Cependant, cette tâche exige des années de formation et il arrive que différents médecins divergent sur les cas complexes.
Les frottis sanguins sont composés de milliers de cellules, ce qui rend l'analyse humaine complète impraticable.
« Il est impossible pour un être humain d'examiner toutes les cellules d'un frottis », a déclaré Simon Deltadahl, doctorant au département de mathématiques appliquées et de physique théorique de l'université de Cambridge et premier auteur de l'étude, dans un communiqué de presse. « Notre modèle peut automatiser ce processus, trier les cas courants et signaler toute anomalie nécessitant un examen humain. »
Cette innovation permet de remédier à un goulot d'étranglement important en hématologie.
« Le défi clinique auquel j’étais confronté en tant que jeune hématologue était qu’après une journée de travail, je devais analyser un grand nombre de frottis sanguins », a ajouté Suthesh Sivapalaratnam, co-auteur principal et maître de conférences en clinique à l’Université Queen Mary de Londres. « En les analysant tard dans la nuit, je me suis convaincu que l’IA ferait un meilleur travail que moi. »
Le développement de CytoDiffusion a nécessité l'entraînement de l'IA sur plus d'un demi-million d'images de frottis sanguins provenant de l'hôpital Addenbrooke de Cambridge, constituant ainsi le plus grand ensemble de données de ce type. Cet ensemble de données exhaustif a permis à l'IA de reconnaître non seulement les types de cellules sanguines courants, mais aussi des cellules rares et inhabituelles, indicatrices de maladies.
En se concentrant sur la distribution complète des apparences cellulaires, CytoDiffusion a démontré sa robustesse face aux variations des équipements hospitaliers, des microscopes et des méthodes de coloration. De ce fait, il a présenté une sensibilité accrue dans la détection des cellules anormales associées à la leucémie, surpassant les systèmes existants même avec un nombre réduit d'exemples d'apprentissage.
« Lors de nos tests de précision, le système s'est avéré légèrement plus performant que les humains », a ajouté Deltadahl. « Mais son véritable atout résidait dans sa capacité à reconnaître ses incertitudes. Notre modèle ne se comportait jamais avec certitude pour ensuite se tromper, contrairement aux humains. »
L'IA a également excellé dans la génération d'images synthétiques de cellules sanguines indiscernables des images réelles. Lors d'un test de Turing mené auprès de 10 hématologues chevronnés, ces derniers n'ont pas pu différencier efficacement les images réelles des images générées par l'IA.
« Cela m’a vraiment surpris », a ajouté Deltadahl. « Ce sont des gens qui passent leurs journées à examiner des cellules sanguines, et même eux n’ont pas pu le remarquer. »
Les chercheurs prévoient de publier le plus grand ensemble de données publiques au monde d'images de frottis sanguins périphériques, ce qui améliorera la recherche mondiale et démocratisera l'accès à des données médicales de haute qualité.
« En rendant cette ressource ouverte, nous espérons donner aux chercheurs du monde entier les moyens de créer et de tester de nouveaux modèles d'IA, de démocratiser l'accès à des données médicales de haute qualité et, en fin de compte, de contribuer à de meilleurs soins aux patients », a ajouté Deltadahl.
Bien que prometteuse, la cytodiffusion vise à compléter, et non à remplacer, l'expertise des cliniciens. Elle permettra d'accélérer l'examen des cas courants et de signaler les anomalies nécessitant une analyse plus approfondie par des spécialistes.
« La véritable valeur de l’IA dans le domaine de la santé ne réside pas dans l’approximation de l’expertise humaine à moindre coût, mais dans sa capacité à offrir un pouvoir de diagnostic, de pronostic et de prescription supérieur à celui des experts ou des simples modèles statistiques », a ajouté Parashkev Nachev, professeur de neurologie à l’UCL et co-auteur principal de l’étude.
L'équipe souligne la nécessité de poursuivre les travaux visant à améliorer la rapidité du système et à valider son efficacité auprès de diverses populations de patients afin de garantir l'équité et la précision.
Source: l'Université de Cambridge