Une équipe américaine a publié ses résultats dans The Lancet Digital Health sur le développement d’un modèle d’apprentissage automatisé permettant la détection de cancer de la prostate à partir de fragments de tissus.
Après avoir coloré des échantillons de prostate pour distinguer les différents éléments cellulaires, ceux-ci ont été numérisés, et plus d’un million d’images ont été obtenues. Les médecins ont séparé les tissus sains de ceux suspects, ce qui a permis d’entrainer l’intelligence artificielle. L’algorithme a ensuite été testé sur 1600 nouvelles lames provenant de 100 patients examinés pour suspicion de cancer. Avec 98% de sensibilité et 97% de spécificité, le modèle a montré d’excellents résultats. De plus, il a même réussi a repéré 6 fragments atypiques qui n’avaient pas été noté comme suspects par les médecins. Les chercheurs pensent désormais à appliquer cette méthode à la détection de cancer du sein.
Après avoir coloré des échantillons de prostate pour distinguer les différents éléments cellulaires, ceux-ci ont été numérisés, et plus d’un million d’images ont été obtenues. Les médecins ont séparé les tissus sains de ceux suspects, ce qui a permis d’entrainer l’intelligence artificielle. L’algorithme a ensuite été testé sur 1600 nouvelles lames provenant de 100 patients examinés pour suspicion de cancer. Avec 98% de sensibilité et 97% de spécificité, le modèle a montré d’excellents résultats. De plus, il a même réussi a repéré 6 fragments atypiques qui n’avaient pas été noté comme suspects par les médecins. Les chercheurs pensent désormais à appliquer cette méthode à la détection de cancer du sein.
Source(s) :
The Lancet Digital Health - doi:https://doi.org/10.1016/S2589-7500(20)30159-X ;
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