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Raphael Thys
Pour l’imagerie médicale, l’informatique n’est pas exactement une nouveauté. On peut même affirmer qu’il y a des algorithmes depuis qu’il y a de l’imagerie numérique car, sans eux, il serait impossible d’exploiter les signaux originaux fournis par les dispositifs, IRM et autres, qui échappent totalement à nos sens et avec lesquels sont construites les images du corps humain. Toutefois, depuis quatre à cinq ans, un nouveau pas a été franchi dans le traitement informatique des images médicales numériques avec l’avènement des algorithmes d’apprentissage profond, qui utilisent, avec succès, des masses de données considérables qu’aucun cerveau humain n’est capable d’appréhender en totalité.
Des exemples récents ont frappé les esprits. En dermatologie, un logiciel d’apprentissage profond, préalablement entraîné sur plus de 1 million d’images générales annotées, a été ajusté sur les images de 130 000 anomalies dermatologiques pour apprendre à distinguer automatiquement les mélanomes des lésions bénignes avec l’expertise d’un dermatologue. En radiologie, l’entreprise française Therapixel a soumis son logiciel aux 640 000 mammographies proposées lors d’une compétition mondiale et a remporté celle-ci en repérant mieux que tous ses concurrents les images suspectes. Ce programme se mesure aujourd’hui aux radiologues experts. En pneumologie, un logiciel développé par Google, entraîné sur des milliers de scanners et testé sur plus de 1 000 nouvelles images, est capable de détecter la présence de nodules suspects dans les scanners volumiques des poumons, et de les caractériser aussi bien qu’un professionnel.
Enfin, en ophtalmologie, d’autres logiciels d’apprentissage, entraînés sur plus de 130 000 images de la rétine, identifient les rétinopathies diabétiques avec la fiabilité d’un ophtalmologue. C’est le cas d’IDx-DR, approuvé en 2018 par la FDA, l’agence américaine du médicament,
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