Au front de la lutte contre le cancer, les scientifiques de la Harvard Medical School annoncent une nouvelle encourageante. Ils viennent de lancer CHIEF, un modèle d'IA super intelligent capable de diagnostiquer avec précision divers types de cancer, de prédire les résultats des patients et même de recommander des traitements. Cet IA agit comme un assistant médical polyvalent, guidant les médecins dans le diagnostic complexe du cancer.
CHIEF est un système d'IA spécialement entraîné, différent des IA traditionnelles qui ne peuvent effectuer qu'une seule tâche. L'équipe de recherche explique que les IA traditionnelles sont souvent limitées à des tâches spécifiques sur des types de cancer restreints, comme la détection de cellules cancéreuses ou la prédiction des caractéristiques génétiques des tumeurs. La force de CHIEF réside dans sa capacité à exécuter plusieurs tâches sur 19 types de cancer, démontrant une flexibilité comparable à celle de grands modèles linguistiques comme ChatGPT.
L'auteur principal de cette étude, Kun-Hsing Yu, professeur adjoint de bio-informatique à la Harvard Medical School, déclare : « Notre objectif était de créer une plateforme d'IA flexible et polyvalente capable d'effectuer plusieurs tâches d'évaluation du cancer. » CHIEF s'est avéré excellent pour la détection du cancer, l'évaluation pronostique et la réponse au traitement.
CHIEF analyse les images numériques des tissus tumoraux pour identifier les cellules cancéreuses, prédit avec précision les caractéristiques moléculaires des tumeurs et estime le taux de survie des patients. Sa précision dépasse celle de la plupart des systèmes d'IA actuels et permet même de nouvelles découvertes, comme les caractéristiques du microenvironnement tumoral liées à la survie des patients. Cette technologie a un potentiel énorme et pourrait aider les médecins à identifier les patients qui ne répondent pas bien aux traitements conventionnels.
Pour son entraînement, l'équipe de recherche a utilisé plus de 15 millions d'images non étiquetées et 60 000 images complètes de coupes de tumeurs. Ce processus permet à CHIEF non seulement de se concentrer sur des zones spécifiques des images, mais aussi de prendre en compte le contexte de l'image entière pour une compréhension plus complète des caractéristiques tumorales.
Après des tests rigoureux, CHIEF a été évalué sur 19 400 images de coupes de tumeurs provenant de 32 ensembles de données indépendants à l'échelle mondiale. Les résultats montrent que ses performances dans la détection des cellules cancéreuses, l'identification de l'origine de la tumeur et la prédiction des résultats des patients sont supérieures de jusqu'à 36 % à celles des autres méthodes d'IA de pointe.
Plus encourageant encore, CHIEF atteint une précision de près de 94 % dans la détection du cancer, et même 96 % dans cinq ensembles de données indépendants de biopsies, couvrant plusieurs types de cancer, notamment de l'œsophage, de l'estomac, du côlon et de la prostate.
De plus, CHIEF peut prédire rapidement les caractéristiques génétiques des tumeurs, comblant ainsi le manque de temps et de ressources économiques nécessaires au séquençage ADN conventionnel. L'équipe de recherche estime que CHIEF, grâce à l'identification rapide des caractéristiques dans les images cellulaires, peut fournir aux médecins des informations importantes sur les mutations génétiques, les aidant ainsi à élaborer des traitements plus efficaces.
En matière de prédiction de la survie, CHIEF est également performant. Il réussit à distinguer les patients ayant une durée de survie longue et courte sur la base des images tissulaires du diagnostic initial, et sa capacité prédictive est supérieure de 10 % à celle des autres modèles d'IA chez les patients atteints de cancers plus avancés.
CHIEF a également permis de nouvelles observations sur le comportement des tumeurs, en identifiant dans les images des caractéristiques liées à l'agressivité tumorale et à la survie des patients. L'équipe de recherche a généré des cartes de chaleur pour ces zones importantes, et les médecins, en analysant ces points chauds générés par l'IA, ont découvert des interactions subtiles entre les cellules tumorales et les tissus environnants.
À l'avenir, l'équipe de recherche prévoit d'améliorer les performances de CHIEF, d'élargir son champ d'application et même de l'utiliser pour les images tissulaires de maladies rares et d'états non cancéreux, afin de faire progresser le traitement du cancer.
En résumé, l'arrivée de CHIEF révolutionne le diagnostic du cancer. Sa flexibilité et sa précision suscitent de grands espoirs dans le milieu médical. Peut-être que dans un avenir proche, nous pourrons utiliser cette technologie d'IA de pointe pour vaincre le cancer.
