25 novembre 2024
L'intelligence artificielle: une solution astucieuse pour le diagnostic du cancer du rein
Des outils d'intelligence artificielle peuvent distinguer les kystes des tumeurs avec une grande précision en analysant leurs caractéristiques cachées
Le Centre de recherche sur le cancer de l'Université Laval a organisé en 2024 son deuxième concours de vulgarisation scientifique. ULaval nouvelles vous présente le fruit du travail de la lauréate, Niloofar Ziasaeedi, étudiante au doctorat en physique dans l’équipe du professeur Philippe Després.
L'intelligence artificielle (IA) donne souvent l'impression de sortir d'un film de science-fiction. Certaines personnes craignent qu'elle ne prenne le contrôle du monde, tandis que d'autres la voient comme un outil pour des avancées incroyables. En réalité, l'IA a le potentiel de révolutionner les soins de santé, en sauvant des vies et en améliorant les résultats des patients de manière inimaginable.
Imaginez que vous êtes chez le médecin, et qu'une anomalie est détectée dans votre rein lors d'un scan CT. S'agit-il d'un kyste inoffensif ou d'une tumeur dangereuse? Cette question est cruciale, car le traitement d'un kyste diffère considérablement de celui d'une tumeur. Faire la distinction entre les deux n'est pas toujours évident. Parfois, c'est comme essayer de différencier deux types de baies: l'une est comestible et l'autre est toxique. À première vue, elles peuvent sembler très similaires: rondes et lisses, mais leur nature est très différente. Les médecins font face à un défi similaire avec les masses dans le rein. Les kystes et les tumeurs peuvent paraître très semblables sur les scans CT, rendant difficile de les distinguer simplement en se basant sur leur forme ou leur taille.
Tout comme pour les baies, confondre une tumeur rénale avec un kyste peut avoir des conséquences dangereuses, car la tumeur pourrait ne pas être traitée. D'un autre côté, prendre un kyste pour une tumeur peut entraîner des chirurgies inutiles, ce qui peut être particulièrement nocif pour les patients plus âgés. Environ un quart des patients subissent une opération pour ce qui s'avère finalement être un kyste inoffensif. Ce problème de surtraitement et de diagnostics manqués est ce que nous cherchons à résoudre avec nos travaux de recherche.
La voie à suivre
Considérez une image médicale comme une carte au trésor; à première vue, elle ressemble à n'importe quelle autre carte, mais elle renferme des indices et des repères qui pointent vers le trésor. Ces caractéristiques sont comme des joyaux enfouis, avec des différences subtiles de texture, de forme et de composition qui peuvent fournir des informations précieuses sur la nature d'une masse à l'intérieur du rein, mais elles sont invisibles à l'œil nu.
L'IA peut apprendre à distinguer les kystes des tumeurs avec une grande précision en analysant ces caractéristiques cachées. C'est comme entraîner l'IA à devenir un expert détective, capable de percevoir les plus petits détails qui révèlent la véritable nature des masses à l'intérieur du rein.
En considérant une métrique qui mesure la capacité d'un modèle à distinguer entre différentes classes, où 1 représente une performance parfaite et 0,5 indique le hasard, nos modèles d'IA ont atteint un score impressionnant de 0,97, démontrant une grande fiabilité dans la distinction entre kystes et tumeurs.
Imaginez maintenant un monde où les médecins peuvent prendre des décisions rapides et précises concernant les masses rénales, avec un risque minimal de chirurgies inutiles ou de traitements retardés. C'est ce que notre recherche cherche à accomplir. En fournissant aux médecins ces outils avancés et non invasifs, nous pouvons considérablement améliorer la qualité des soins et garantir de meilleurs résultats de santé pour les patients.
