Un algorithme détecte en une seconde les hémorragies cérébrales

Des chercheurs californiens ont conçu une intelligence artificielle capable de détecter une hémorragie cérébrale, même très petite, très rapidement et avec une grande précision. Cette avancée notable pour la radiologie pourrait permettre aux médecins d'établir un diagnostic dans les plus brefs délais.

15 avril 2020

Afin d'aider les médecins et radiologistes dans ce qui reste à ce jour un des diagnostics médicaux les plus complexes à poser et de leur faire économiser un temps précieux, une équipe de l'Université de Californie à San Francisco et à Berkeley a créé un algorithme capable de détecter en une seconde plusieurs types d'hémorragies, notamment chez des patients souffrant d'un traumatisme crânien, d'un AVC ou d'une rupture d'anévrisme.

Pour y parvenir, les scientifiques ont eu recours à un type d'apprentissage en profondeur appelé " réseaux de neurones convolutif " ou " patch FCN " capable de former des algorithmes sur un nombre relativement réduit d'images.

Un modèle très robuste

Ce sont au total 4 396 images de scanner qui ont été sélectionnées. Bien que ce nombre soit relativement petit, les chercheurs ont pris soin de choisir des visuels contenant de très nombreuses informations, dont les annotations et commentaires de médecins. La richesse de ces données a permis de créer un modèle très robuste.

Chaque anomalie a été délimitée manuellement au pixel près et s'est vu attribuer une couleur correspondant à un sous-type d'hémorragie : le rouge pour l'hémorragie méningée, le vert pour l'hématome sous- dural et le violet pour la contusion cérébrale. De quoi permettre aux praticiens de délivrer rapidement le meilleur traitement possible.

Il n'a donc fallu qu'une seconde à l'algorithme pour déterminer si un scanner crânien complet contient des signes d'hémorragies presque invisibles à l'oeil nu, pour localiser et délimiter les anomalies, même minuscules, dans le cerveau et pour les classer en fonction de leur sous-type. Il aurait fait mieux que deux des quatre radiologues certifiés auxquels il était confronté.

Une précision proche de la perfection

"Nous voulions quelque chose de pratique et, pour que cette technologie soit utile sur le plan clinique, le niveau de précision devait impérativement tutoyer la perfection", a commenté Esther Yuh, professeure associée de radiologie et co-auteure de l'étude.

Une simple anomalie manquée peut effectivement être lourde de conséquences pour le patient comme le souligne Pratik Mukherjee, également co-auteur. "Si un patient a un anévrisme et qu'il commence à saigner, et que vous le renvoyez chez lui, il peut mourir."

Étant donné le grand nombre de personnes qui souffrent de lésions cérébrales traumatiques et qui sont conduites aux urgences, l'utilisation de cette IA devrait permettre de sauver énormément de vies.

Les chercheurs ont par ailleurs indiqué que le déploiement de leur dispositif a démarré dans plusieurs centres de traumatologie américains.