La machine est capable de déterminer le niveau de gravité d’un gliome avec une fiabilité de près de 98 %. 

L’intelligence artificielle est aujourd’hui utilisée dans presque tous les domaines, dont celui de la santé. Dans une étude du Institute for Integrated Cell-Material Sciences, des chercheurs indiens et japonais montrent qu’elle pourrait devenir un outil de dépistage dans la prise en charge des cancers. L’outil qu’ils ont mis au point est capable d’estimer la sévérité d’un gliome, afin d'administrer le traitement le plus adapté.

Connaître le grade de la tumeur : une nécessité pour choisir le bon traitement 

Le gliome est une tumeur du cerveau : elle touche les cellules gliales, qui protègent et nourrissent les neurones. Sa gravité est généralement classée en différentes catégories, appelées grade. Plus celui-ci est élevé, plus la tumeur est agressive, plus le traitement est difficile. Connaître le niveau précis de gravité du gliome est l’unique méthode permettant aux médecins de fournir le traitement le plus adapté. Aujourd’hui, le diagnostic est réalisé à partir d’IRM, parfois décryptés par des intelligences artificielles. Elles sont capables de détecter des détails invisibles à l’oeil nu sur la forme ou la texture de la tumeur. 

Un outil d’une grande précision 

L’équipe scientifique du Institute for Integrated Cell-Material Sciences a développé les techniques d’intelligence artificielle pour obtenir un outil plus précis encore que ceux généralement utilisés. Les chercheurs ont utilisé les IRM de plus de 200 personnes pour le tester. Une partie de ces examens a permis d’entraîner la machine à classer les gliomes, puis le reste a été utilisé pour vérifier que le modèle fonctionnait.

“Notre méthode a surpassé les techniques de pointe utilisées pour prédire le niveau de gravité des gliomes”, constate Balasubramanian Raman, data scientist, co-auteur de cette recherche. D’après leurs conclusions, l’intelligence artificielle a une précision de 97,54 % : ce qui signifie qu'elle trouve le niveau de gravité de la tumeur, sans erreur, dans la majeure partie des cas. Après ces découvertes encourageantes, les scientifiques aimeraient mettre au point une machine semi ou entièrement automatique utilisant cette méthode, afin d’aider les équipes médicales à établir leurs diagnostics.