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Une IA valaisanne va analyser la plus grande banque d’images médicales du monde

Un système de deep learning a récemment détecté la dysplasie avec une précision semblable à celle des humains en utilisant l'histopathologie et l'endomicroscopie laser. | Guleria, Shah, Pulido et al. / Nature

La Haute école de gestion (HEG) de la HES-SO en Valais rejoint le projet européen BigPicture qui réalise la plus grande base d’images histopathologiques en format numérique du monde. Ces images, réalisées au microscope, représentent des échantillons de tissus, coupés en fines tranches et colorés, et font ressortir les anomalies des cellules de patients pour le diagnostic de nombreuses maladies. La contribution des chercheurs valaisans dans ce projet va consister à entraîner des algorithmes d’intelligence artificielle à repérer ces anomalies pour les signaler aux pathologistes.

Pourquoi c’est intéressant. Contrairement aux images de radiologie déjà largement numérisées et analysées par des IA pour l’aide au diagnostic, les images histopathologiques restent encore largement analogiques. Pour être efficaces, les programmes de deep learning doivent être entrainés sur un très grand nombre d’images. D’où la création du consortium BigPicture qui vise à ce que ces outils d’IA soient prêts, maintenant que la digitalisation de ces images biologiques a commencé de se démocratiser.

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