Découvrez les différentes façons dont l’IA peut être utilisée dans le secteur de la santé – Partie 2

Détection du cancer du sein

Apprentissage profond pour améliorer la détection du cancer du sein dans les mammographies de dépistage

Ce mois-ci, nous nous concentrons sur l'utilisation de l'IA dans le secteur de la santé. Cet article présente une étude intitulée « Apprentissage profond pour améliorer la détection du cancer du sein dans les mammographies de dépistage », qui propose une approche innovante d'apprentissage profond visant à améliorer la détection du cancer du sein. Une mammographie numérique en champ complet (FFDM) a généralement une résolution de 4000 x 3000 pixels, tandis qu'une région d'intérêt (ROI) potentiellement cancéreuse peut mesurer seulement 100 x 100 pixels. La méthode utilise ces annotations cliniques de ROI pour affiner la classification des mammographies, offrant ainsi une promesse d'amélioration significative de la précision des dépistages.

Cette technologie repose sur une approche de formation de type "end-to-end". Elle est formée sur des segments d'image locaux avec des annotations détaillées, puis s'adapte aux images complètes, nécessitant uniquement des étiquettes au niveau de l'image. Cette approche réduit la dépendance aux annotations détaillées, la rendant plus polyvalente et évolutive pour différents ensembles de données de mammographie.

Pourquoi est-ce essentiel ?
Cette étude est importante en raison de son potentiel à améliorer la précision de la détection du cancer du sein dans les mammographies. Elle propose une solution plus généralisable et évolutive par rapport aux méthodes traditionnelles, réduisant les risques de faux positifs et de faux négatifs. Cette approche pourrait jouer un rôle crucial dans la détection précoce du cancer du sein, contribuant ainsi à sauver des vies en identifiant les cancers à des stades plus traitables.

Détection des dépôts métastatiques

Révolutionner le diagnostic du cancer : le rôle essentiel de l'IA dans la détection précoce

Les avancées récentes de l'IA ont largement contribué à la recherche sur le cancer, en particulier dans l'analyse des données d'imagerie histopathologique, réduisant ainsi le besoin d'une intervention humaine intensive. Dans le cas du cancer du sein, la détection précoce des métastases ganglionnaires est primordiale, notamment pour les petites tumeurs. Le diagnostic précoce joue un rôle clé dans le succès du traitement. Les pathologistes rencontrent souvent des difficultés à identifier des dépôts métastatiques minuscules ou subtils, ce qui les conduit à utiliser davantage les colorations de cytokératine pour améliorer la détection. Cependant, cette méthode présente des limites et peut être améliorée. L'apprentissage profond offre ici une alternative précieuse pour aborder la complexité de la détection précoce des petites tumeurs.

Une approche notable dans l'apprentissage profond est le « normal representative keyset attention-based multiple-instance learning » (NRK-ABMIL). Cette technique ajuste finement le mécanisme d'attention pour prioriser la détection des lésions. Pour ce faire, NRK-ABMIL établit un ensemble optimal d'embeddings de segments normaux, appelé le « normal representative keyset ».

Pourquoi est-ce essentiel ?
Il est essentiel de poursuivre la recherche sur les méthodes d'analyse des images complètes (Whole Slide Images ou WSI), en mettant l'accent sur l'amélioration de la détection des petites lésions de manière plus précise et rigoureuse. Ce progrès est crucial, car améliorer notre compréhension et le perfectionnement des WSI peut avoir un impact significatif sur le diagnostic précoce et l'efficacité des traitements.