Connu pour avoir développé le programme AlphaGo qui a battu des humains au jeu de go, Deepmind investit dans l'e-santé. L'entreprise britannique fondée en 2010 et rachetée en 2014 par Google vient d'annoncer dans un communiqué qu'elle avait signé un nouveau partenariat de recherche avec le département de radiothérapie des centres hospitaliers de Londres (UCLH), financés par la fondation NHS. Partant du constat que 11.000 patients britanniques étaient concernés par des cancers du cerveau et du cou et que le cancer de la bouche sera diagnostiqué chez un homme sur 75 et une femme sur 150, le spécialiste de l'intelligence artificielle a décidé de concentrer ses efforts sur la prévention de ces maladies.
Sans prétendre apporter une solution de guérison à tous ces types cancers, Deepmind précise ses ambitions :
Pour ce faire, les radios de 700 patients, qui ont accepté que leurs données soient anonymisées, vont être analysées en détail pour déterminer le potentiel du machine learning. Une précision de taille : en avril, la société a été épinglée par la revue New Scientist pour ne pas avoir respecté les accords d'un partenariat avec le système de santé anglais (NHS). Ce dernier stipulait qu'une application allait être développée pour aider à lutter contre les insuffisances rénales. Or des données de patients ne souffrant pas de maladie rénale ont été partagées alors qu'ils n'avaient pas été prévenus.
Jusqu'ici, avant que la radiothérapie ne puisse être appliquée, les cliniciens étaient obligés de produire une carte détaillée des zones du corps à traiter par la radiothérapie et des zones du corps à protéger de la radiation. Ce procédé, appelé segmentation, nécessite de dessiner chaque partie de l'anatomie pour mieux traiter les zones à soigner mais ce travail est long pour les scientifiques. La difficulté est que certaines tumeurs sont situées à côté d'organes importants comme les yeux. Pour ce type de cancer, la segmentation peut prendre plus de 4 heures.
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L'objectif de Deepmind est donc de savoir si les techniques de l'apprentissage par la machine peuvent réduire ce temps à une heure. Dans un communiqué, le complexe hospitalier espère que l'intelligence artificielle permettra, grâce à l'automatisation de ce processus, aux médecins de se concentrer davantage sur la recherche ou les soins.
