Une intelligence artificielle qui comprend à la fois les images et les mots des médecins pour détecter les cancers. Voici comment PRISM2 pourrait tout changer.
L'IA DÉJÀ AU CHEVET DES PATIENTS
L’intelligence artificielle aide déjà les médecins à repérer des motifs dans les images médicales et à détecter des signes de maladie. Pourtant, la plupart des systèmes d’IA en pathologie sont conçus pour une seule tâche. Résultat : il faut tout reconstruire dès qu’on veut l’utiliser pour un nouveau cas.
UN MODÈLE QUI PARLE LA LANGUE DES MÉDECINS
Une étude publiée dans la revue Nature Medicine présente une approche différente. Des chercheurs de Microsoft Research et Paige (aujourd’hui intégré à Tempus) ont développé PRISM2, un modèle de base en pathologie. Ce modèle est entraîné sur deux types de données : des images de tissus et des rapports médicaux réels. L’objectif ? Permettre à l’IA d’apprendre des montagnes de textes disponibles et de créer un système capable d’aider la Recherche future en pathologie.
PRISM2 : PLUS FORT QUE LES SYSTÈMES SPÉCIALISÉS
Lors des tests, PRISM2 a égalé ou dépassé les performances des systèmes spécialisés dans la détection de cancers. Parmi les tâches évaluées : la détection du cancer de la prostate, du cancer du sein et des métastases dans les ganglions lymphatiques mammaires. Mieux encore : les chercheurs ont obtenu ces résultats sans créer un modèle séparé pour chaque tâche.
UN MODÈLE DISPONIBLE POUR TOUS LES CHERCHEURS
Les poids complets du modèle PRISM2 sont accessibles gratuitement pour la recherche sur Hugging Face. Deux liens sont proposés pour le téléchargement.
LA PATHOLOGIE : UN MÉLANGE DE VISION ET DE MOTS
La pathologie est au cœur de nombreux diagnostics de cancer. Les pathologistes examinent des échantillons de tissus et rédigent des rapports qui guident les décisions de traitement. Avec l’augmentation des données médicales, les chercheurs explorent comment l’IA peut soutenir les cliniciens dans leurs choix et même apporter de nouvelles perspectives.
UNE SEULE IA POUR TOUTES LES TÂCHES
La plupart des systèmes d’IA en pathologie aujourd’hui sont conçus pour un seul usage, comme la détection d’un type précis de cancer. PRISM2 a été développé comme un outil de recherche pour soutenir une gamme plus large de tâches grâce à un seul modèle. Ce modèle peut répondre à des questions et interagir avec les utilisateurs, ce qui simplifie la création et l’adaptation des outils futurs en pathologie, sans repartir de zéro à chaque nouvelle application.
VOIR LES TISSUS, COMPRENDRE LES MOTS
L’idée centrale derrière PRISM2 est que la pathologie n’est pas seulement une discipline visuelle. C’est aussi une discipline basée sur le langage. Pour l’entraîner, les chercheurs ont associé des images de pathologie à des informations extraites de rapports médicaux. Résultat : des millions d’exemples de questions-réponses qui relient les découvertes visuelles au langage utilisé pour poser un diagnostic.
Le modèle peut fonctionner avec uniquement des images ou avec des images et du texte. Les utilisateurs peuvent interagir avec lui via des questions, sans dépendre d’un logiciel spécifique à une tâche.
UNE AVANCÉE PAR RAPPORT AUX MODÈLES PRÉCÉDENTS
Cette approche diffère de la plupart des modèles de base en pathologie précédents, qui se concentraient principalement sur l’apprentissage des représentations visuelles à partir d’images. PRISM2 a été conçu dès le départ pour relier les motifs visuels dans les tissus au langage que les cliniciens utilisent pour établir un diagnostic.
- Microsoft AI News
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