Atteinte d’un cancer il y a quelques années, Regina Barzilay a expérimenté les doutes et questionnements de tous les patients. Aujourd’hui, cette informaticienne travaille avec des médecins et des élèves du prestigieux Massachusetts Institute of Technology (MIT) sur un dispositif capable de diagnostiquer les tumeurs de manière précoce. Cette technologie fait appel à un algorithme d’apprentissage automatique à partir des big datas.
Un algorithme pour aider les médecins
Son ambition est d’exploiter les données de tous les patients traités pour des cancers. Actuellement, sur les 1,7 million de personnes diagnostiquées chaque année, « seulement environ 3 % s’inscrivent dans les essais cliniques selon la Société américaine d’oncologie clinique, révèle le site MIT News. La pratique de recherche actuelle repose exclusivement sur les données tirées de cette petite fraction de patients. » L’outil que développe Regina Barzilay veut utiliser les informations des 97 % qui échappent aux études pour aider les médecins et les biologistes.
Les données extraites de 108000 rapports
Tout comme les algorithmes utilisés par les sites internet pour prédire les préférences des consommateurs, cet outil permettra « de mieux comprendre des quantités massives de données ». Regina Barzilay utilise la programmation neurolinguistique (PNL) pour permettre aux machines « de rechercher, résumer et interpréter des documents, tels que ceux qui concernent les patients atteints de cancer dans les rapports de pathologie ». L’équipe de recherche a donc créé une base de données qui regroupe les informations cliniques extraites de 108 000 rapports. Le taux d’exactitude est de 98 %. « La prochaine étape est d’intégrer les résultats des traitements », indique le MIT.
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