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Des algorithmes qui diagnostiquent des tumeurs à un stade précoce

Pr Christopher Pal, Département de génie informatique et génie logiciel

Par Catherine Florès
15 février 2016 - Source : INNOVATIO

Des machines seraient-elles plus fiables que les médecins pour détecter une tumeur sur une image médicale?

«Lorsque les données sont des images médicales, les programmes parviennent effectivement à repérer des anomalies qui peuvent échapper au regard humain », répond le Pr Christopher Pal, spécialiste en intelligence artificielle.

L’explication réside dans les algorithmes d’apprentissage, qui permettent d’obtenir des programmes capables d’interpréter des données existantes, mais aussi de nouvelles données, sur la base des analyses antérieures, en affinant à chaque fois la précision de leurs résultats.  C’est en utilisant de telles approches d’apprentissage automatique que le Pr Pal développe des programmes d’analyse d’images médicales numériques capables d’identifier des tumeurs cérébrales avec une précision à l’échelle du pixel.

Ce projet, mené en collaboration avec le Pr Yoshua Bengio, du Département d’informatique et de recherche opérationnelle de l’Université de Montréal, permettra de diagnostiquer des tumeurs à un stade très précoce et de vérifier l’état de leur progression.

Le projet fait appel à des cartes graphiques disponibles sur le marché, de plus en plus performantes grâce au succès de l’industrie des jeux vidéo. Le stockage des données s’effectue par infonuagique. C’est donc une technologie relativement peu coûteuse qui est développée par l’équipe du Pr Pal, un avantage en regard aux perspectives de son déploiement.

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