On le sait l’intelligence artificielle fait des progrès considérables et les machines capables de ‘deep learning’, entendez d’apprentissage automatique, sont maintenant disponibles pour ‘aider’ les médecins dans leur diagnostic ou pour s’y substituer…

Il y a quelques années seulement, beaucoup imaginaient que le remplacement de l’homme par la machine dans des tâches aussi complexes que le diagnostic médical appartenait au domaine de la science-fiction ou, au mieux, à un futur très éloigné.

Plusieurs articles démontrent pourtant la supériorité cybernétique sur notre raisonnement humain. Ainsi dernièrement dans le PLOS ONE, est paru un article concernant l’insuffisance cardiaque. Pour mémoire, lorsque la cause n’est pas évidente, on recourt à une biopsie endomyocardique afin de l’évaluer. Toutefois, l’interprétation de cette biopsie est sujette à une variabilité interindividuelle parfois importante, dépendante uniquement du pathologiste. Des chercheurs ont alors mis au point un réseau neuronal artificiel convolutif (CNN en anglais pour Convolutional Neuronal Network). Il s’agit d’un réseau multicouche dont chaque couche est capable de traiter une petite partie de l’information puis de compiler ces données pour en faire un tout cohérent. Ces systèmes sont très performants en ce qui concerne le dépistage de certains cancers, la rétinopathie diabétique ou des lésions dermatologiques ou le traitement du langage naturel.

L’application dans la cardiomyopathie est totalement novatrice. Les concepteurs ont utilisé les données de 209 patients, dont 104 pour la formation de la machine et les 105 autres pour tester la machine. Ils ont comparé ces résultats à ceux obtenus par deux pathologistes. Le CNN a permis d’identifier les patients atteints d’insuffisance cardiaque ou de pathologie grave avec une sensibilité de 99% et une spécificité de 94%, ce qui est mieux que les approches conventionnelles. Par ailleurs, la machine a fait mieux que l’humain le surpassant de près de 20% dans ses performances…

Dans le domaine des cancers, le CNN a non seulement déceler des tumeurs, mais il a aussi permis de rétrograder certaines d’entre elles, ce qui rendait un éventuel traitement agressif des patients totalement obsolète, et réduisant donc d’autant les risques d’effets secondaires.

Bien entendu, les concepteurs de CNN ne parlent pas (encore) de remplacer le médecin par la machine: il s’agit pudiquement d’auxiliaire au diagnostic, mais… Cela leur libèrerait du temps pour les cas les plus difficiles où la machine n’est pas encore assez performante, n’ayant pas l’expérience du pathologiste. La question est de savoir si nous sommes prêts pour cela…

• http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0192726