Un nouvel outil d'IA générative appelé CytoDiffusion analyse les cellules sanguines avec une plus grande précision que les experts humains, améliorant potentiellement les diagnostics de maladies comme la leucémie. Développé par des chercheurs d'universités britanniques, le système détecte des anomalies subtiles et quantifie son propre degré d'incertitude. Il a été entraîné sur plus de 500 000 images et excelle à signaler les cas rares pour examen.
Des chercheurs de l'Université de Cambridge, University College London et Queen Mary University of London ont développé CytoDiffusion, un système d'IA générative qui examine les formes et structures des cellules sanguines au microscope. Publié dans Nature Machine Intelligence, l'outil surpasse les spécialistes humains pour identifier les cellules anormales liées à des troubles sanguins comme la leucémie, avec une sensibilité et une cohérence supérieures. nnContrairement à l'IA traditionnelle qui trie les images en catégories fixes, CytoDiffusion modélise l'ensemble du spectre des apparences normales des cellules sanguines, le rendant robuste face aux variations de microscopes ou de méthodes de coloration. Il a été entraîné sur plus de 500 000 images de frottis sanguins de l'hôpital Addenbrooke's à Cambridge, le plus grand ensemble de données de ce type. nn«Nous avons tous de nombreux types différents de cellules sanguines avec des propriétés et des rôles différents dans notre corps», a déclaré Simon Deltadahl, premier auteur de l'étude du Département de mathématiques appliquées et de physique théorique de Cambridge. «Les globules blancs se spécialisent dans la lutte contre les infections, par exemple. Mais savoir à quoi ressemble une cellule sanguine inhabituelle ou malade au microscope est une partie importante du diagnostic de nombreuses maladies.» nnLe système gère l'énorme échelle de l'analyse sanguine, où les frottis contiennent des milliers de cellules trop nombreuses pour un examen manuel. «Les humains ne peuvent pas regarder toutes les cellules d'un frottis — ce n'est tout simplement pas possible», a noté Deltadahl. «Notre modèle peut automatiser ce processus, trier les cas routiniers et mettre en évidence tout ce qui est inhabituel pour un examen humain.» nnDans les tests, CytoDiffusion a légèrement surpassé les humains en précision et s'est distingué par son évaluation fiable de l'incertitude. «Quand nous avons testé sa précision, le système était légèrement meilleur que les humains», a dit Deltadahl. «Mais ce qui l'a vraiment distingué, c'est de savoir quand il était incertain. Notre modèle ne dirait jamais qu'il est certain puis se tromper, mais c'est quelque chose que les humains font parfois.» nnL'IA génère également des images synthétiques réalistes de cellules sanguines qui ont trompé des hématologues lors d'un test de Turing, les experts ne parvenant pas à les distinguer des vraies mieux que par hasard. nnPour faire avancer la recherche mondiale, l'équipe publie le jeu de données publiquement. L'auteur principal co-senior, le professeur Parashkev Nachev de l'UCL, a souligné son rôle de soutien : «La vraie valeur de l'IA en santé ne réside pas dans l'approximation de l'expertise humaine à moindre coût, mais dans la possibilité d'un pouvoir diagnostique, pronostique et prescriptif supérieur à celui des experts ou des modèles statistiques simples.» nnLes chercheurs insistent sur le fait que CytoDiffusion aide les cliniciens plutôt que de les remplacer, avec un travail supplémentaire nécessaire sur la vitesse et les populations diverses.
