Intelligence artificielle et analyse d'images médicales

Les les progrès des nouvelles technologies a permis une grande évolution dans le domaine de la médecine. De nos jours, l'intelligence artificielle (IA) est devenue un outil fondamental dans différentes spécialités médicales, y compris dans le domaine de la médecine de la santé. diagnostic d'image. Les l'intégration de l'IA dans les diagnostics médicaux offre une multitude d'avantages : précision et qualité accrues des diagnostics, détection précoce des maladies, automatisation des tâches, optimisation du flux de travail, création de traitements personnalisés et de mesures préventives.

L'obtention d'un diagnostic rapide, précis et efficace est la clé d'une meilleure efficacité des soins de santé. Les l'utilisation de méthodes traditionnelles implique l'analyse d'une grande quantité de données et l'exécution de tâches qui impliquent un niveau de compétence élevé. l'investissement en temps et en ressources. A ces aspects s'ajoutent les contraintes liées à l'utilisation de l'espace. la subjectivité humainece qui peut conduire à des erreurs dans la pratique clinique. En ce sens, l'utilisation de L'intelligence artificielle dans la médecine a eu un impact significatif sur l'imagerie diagnostique. Dans l'article suivant, nous examinons le fonctionnement de l'IA qui analyse les images médicales et ses principales applications.

Techniques d'intelligence artificielle dans l'analyse d'images médicales

L'intelligence artificielle étudie, conçoit et développe des systèmes informatiques basés sur des algorithmes. qui peuvent émuler certaines des fonctions exécutées par les humains, telles que la réflexion et l'apprentissage de la résolution de problèmes. Un algorithme consiste en un ensemble d'instructions informatiques conçues pour effectuer une tâche spécifique. Ces dernières années, différents outils ont vu le jour, tels que le Logiciel d'IA qui utilisent l'intelligence artificielle pour automatiser de nombreuses tâches et fonctions en milieu clinique.

Quel type de technologie est utilisé dans l'imagerie médicale et comment fonctionne-t-elle ? On peut distinguer différentes techniques :

Apprentissage machine (ML)

Le Machine Learning (ML) est un domaine de l'intelligence artificielle qui consiste à l'utilisation d'algorithmes informatiques pour analyser et classer les données, en tirer des enseignements et faire des prédictions futures. Le système doit être conforme à une phase de formation qui est appelé contrôlé. Au cours de ce processus, les images médicales sont saisies avec leurs étiquettes correspondantes, mises en œuvre manuellement. Au fur et à mesure que les données sont exposées, l'algorithme apprend à donner une réponse spécifique en évaluant différents tests étiquetés à la main.

La plupart des systèmes d'imagerie utilisent ce type d'intelligence artificielle et il est important que le système ait été testé et validé avant d'être utilisé dans la pratique clinique. L'une de ses principales utilisations est prédire les maladies à un stade précoce. Par exemple, l'analyse de la probabilité qu'une masse mammaire visible à la mammographie soit une tumeur maligne.

Apprentissage par représentation (RL)

L'apprentissage par représentation (RL) est un sous-type de l'apprentissage automatique (ML) qui ne nécessite pas l'étiquetage manuel des caractéristiques de l'image. L'algorithme informatique apprend tout seul les caractéristiques nécessaires pour classer les données fournies. Par conséquent, la subjectivité humaine est éliminée, c'est-à-dire la limitation de l'analyse des caractéristiques que l'être humain considère comme pertinentes. Ce système est appelé apprentissage non supervisé et, si les données fournies sont suffisantes, les performances obtenues sont supérieures à celles du ML traditionnel.

Apprentissage en profondeur (DL)

Le Deep Learning (DL) est une forme avancée de Representation Learning (RL). Ce type d'algorithme étudie l'utilisation de réseaux neuronaux artificiels.basé sur la structure et le fonctionnement du cerveau humain. Le réseau artificiel de neurones est constitué de différentes couches et connexions. À travers chaque coucheEn outre, une série de données sont propagées qui sont liées à la l'exécution d'une tâche spécifique.

Dans le domaine de l'imagerie diagnostique, chaque couche est chargée d'analyser une caractéristique de l'image médicale et de lui attribuer une valeur. Ensuite, les dernières couches de neurones sont chargées de collecter toutes les informations et de fournir un résultat. Ce type de technologie présente un grand potentiel et un grand intérêt dans l'analyse d'images médicales, car ses utilisations sont multiples. De l'analyse de l'image médicale à l'analyse de l'image médicale, les applications sont multiples. détection automatique d'une lésion dans des images et suggérer diagnostics différentiels à structurer un rapport de manière préliminaire.

6 applications de l'IA dans l'analyse d'images médicales

L'intelligence artificielle a la capacité de traiter de grandes quantités de données et de reconnaître des modèles complexes. Nous pouvons citer les applications suivantes dans le domaine de l'imagerie diagnostique :

1. la participation au travail du radiologue

Puissance la gestion électronique des dossiers médicaux des patients est un pas en avant très important, car il facilite le travail des différentes équipes médicales impliqués dans le processus d'imagerie diagnostique. L'IA peut aider à mettre en évidence les données les plus pertinentes et proposer une planification spécifique de l'étude afin de fournir des informations aux différents professionnels : le clinicien, le technicien et le radiologue.

2. Optimisation de la technique radiologique

En s'appuyant sur des méthodes de Deep Learning (DL), les algorithmes permettent de reconstruction d'images dans les techniques médicales telles que imagerie par résonance magnétique et tomographie axiale informatisée ou TAC. Cela permet d'améliorer la qualité de l'imagerie médicale en tirant parti des ressources techniques et physiques disponibles. Un autre avantage offert par l'IA est qu'elle permet d'établir la quantité idéale de radiations pour chaque patient, évitant ainsi l'ajout de radiations inutiles.

3. segmentation et détection des lésions

Grâce à l'IA, les systèmes peuvent comprendre les images visualisées d'un examen et différencier les structures saines des zones pathologiques.

4. Classification et diagnostic des pathologies

Il existe différents algorithmes d'apprentissage automatique qui peuvent identifier des modèles et des caractéristiques spécifiques dans le domaine de l'imagerie médicale les classer dans différentes catégories de maladies. Des algorithmes sont actuellement développés pour la détection des tumeurs dans les images de mammographie et des cancers de la peau dans les images de dermoscopie. Dans ce domaine, l'IA peut identifier les tissus cancéreux et les classer dans des types de cancer spécifiques, ce qui peut conduire à la mise en place d'un système d'information sur le cancer. des diagnostics plus rapides et plus précis.

5. Prévoir la réponse au traitement

L'intelligence artificielle peut également prédire la réaction des patients à différents traitements. Les algorithmes peuvent accéder aux données du patient et aux études médicales avec un diagnostic de la maladie du patient. Grâce à toutes ces informations, il est possible de prédire la réaction du patient aux différentes options thérapeutiques. Cela présente de nombreux avantages, car il est possible de développer les éléments suivants des plans de traitement spécifiques et une approche personnaliséeadaptés aux besoins de chaque patient.

6. Détection précoce des maladies

Un autre des les applications de l'IA en médecine est la détection précoce des maladies. Grâce à l'analyse de grandes quantités de données, il est possible de détecter des modèles qui pourraient échapper aux techniques traditionnelles. Par exemple, l'une des utilisations récemment proposées par les algorithmes d'apprentissage automatique est la détection des changements précoces dans les images de résonance magnétique du cerveau, qui peuvent être révélateurs de maladies telles que la maladie d'Alzheimer.

Les diagnostics médicaux assistés par l'IA évoluent rapidement. Les recherches en cours visent à affiner les modèles d'IA existants dans le but d'explorer de nouvelles applications pour fournir des soins médicaux beaucoup plus précis, efficaces et rapides.

Luís Daniel Fernández Pérez

Administrateur de Diagximag. Distributeur d'équipements et de solutions d'imagerie médicale.