Une nouvelle méthode pour diagnostiquer plus rapidement les lésions de l’ovaire

L'intelligence artificielle peut-elle aider à classer les lésions ovariennes repérées sur une IRM ? C'est ce qu'a cherché à découvrir un groupe de chercheurs de l'université Johns Hopkins à Baltimore (Maryland, États-Unis), dont les résultats sont parus dans la revue Radiology, le 5 août dernier [1].

Aussi précis que des radiologues

Les chercheurs ont associé un outil d’intelligence artificielle conçu par Meta, le Segment Anything Model (SAM), à un réseau de neurones DenseNet-121. L’algorithme SAM permet de segmenter automatiquement les lésions visibles à l’IRM. Une étape qui peut s'avérer longue quand elle est réalisée par un radiologue. « Nous avons réduit le temps de traitement de chaque lésion de 4 minutes », précisent les auteurs de l'étude. Ces derniers se sont basés sur les données recueillies entre 2008 à 2020 dans trois établissements, deux américains et un taïwanais, ce qui représente 621 lésions au total. Cette segmentation automatique a atteint un indice de précision (dice co