Grâce à l'imagerie médicale, IBM dote son supercalculateur d'une capacité diagnostique
Avec l'acquisition pour un milliard de dollars d'un spécialiste de l'imagerie médicale, Merge Healthcare, le groupe américain veut enrichir son système d'intelligence artificielle Watson et le doter d'une dimension diagnostique et prédictive.
IBM veut aller plus loin que l'agrégation massive et l'analyse ultrarapide de ces données en introduisant l'imagerie médicale dans les capacités cognitives de son supercalculateur Watson.
" Watson va gagner la capacité de voir en combinant ses capacités avec les clichés obtenus sur la plate-forme de gestion de Merge ", a précisé IBM lors de l'annonce de rachat pour un milliard de dollars du spécialiste de l'imagerie. Il précise que cette plate-forme est utilisée dans plus de 7.500 centres de santé aux Etats-Unis, ainsi que par de grands centres de recherche cliniques et groupes pharmaceutiques internationaux.
Watson était déjà utilisé pour la recherche médicale, en génétique notamment. Grâce au couplage des données avec Merge, le système pourra comparer de nouvelles images médicales avec celles réalisées auparavant sur le même patient ou sur des personnes similaires afin de détecter des changements ou des anomalies, assure IBM. Le groupe informatique entend " aider les cliniciens à identifier efficacement les options pour un diagnostic ou un traitement, à évaluer un éventail plus large de facteurs intervenant dans le développement du cancer, d'AVC, de pathologies cardiaques, etc ".
La santé est l'un des créneaux sur lesquels IBM met beaucoup l'accent. Il a déjà annoncé deux autres plus petites acquisitions dans ce domaine cette année, les sociétés Phytel (logiciels et services en ligne à destination du personnel médical, notamment pour le suivi des hospitalisations) et Explorys (analyse de données cliniques).
IBM relève en tout cas un défi puisque si les images représentent actuellement la majorité des données médicales, leur interopérabilité et leurs liens avec d'autres informations restent en proportion assez faibles. Peu nombreux, les outils existants fournissent une aide limitée aux cliniciens. Sans compter que l'importance du volume d'images médicales peut submerger les radiologues les plus aguerris.