Récemment, des scientifiques de la Harvard Medical School et d'autres institutions ont développé un modèle multifonctionnel de diagnostic du cancer par IA appelé CHEF (Clinical Histopathology Imaging Evaluation Foundation), qui a été publié le 4 septembre. Nature".
Adresse papier : https://www.nature.com/articles/s41586-024-07894-z
Il convient de mentionner que bien que d’autres modèles d’IA basés sur des images pathologiques pour le diagnostic médical aient récemment émergé, CHIEF est le premier modèle capable de prédire le pronostic des patients et validé dans plusieurs groupes de patients internationaux.
Principe de fonctionnement
Actuellement, la plupart des systèmes de diagnostic du cancer par IA sont généralement formés pour effectuer des tâches spécifiques. Par exemple, la détection de la présence d’un cancer ou l’analyse de la signature génétique des tumeurs ne s’appliquent généralement qu’à quelques types de cancer.
En revanche, le nouveau modèle CHIEF a la flexibilité nécessaire pour effectuer une variété de tâches similaires à ChatGPT, mais peut également identifier les domaines qui nécessitent une attention particulière dans différents types de cancer.
En lisant des tranches numériques de tissu tumoral, il peut détecter les cellules cancéreuses et analyser la signature génétique de la tumeur en fonction des caractéristiques cellulaires observées sur l'image.
De plus, il est possible de prédire la survie des patients pour plusieurs types de cancer et d’identifier les caractéristiques des tissus entourant les tumeurs, appelés microenvironnement tumoral. Ces caractéristiques sont associées à la réponse du patient aux traitements standards tels que la chirurgie, la chimiothérapie, la radiothérapie et l'immunothérapie.
En outre, CHIEF a également le potentiel de générer de nouvelles connaissances : il découvre des caractéristiques tumorales spécifiques qui n'étaient pas auparavant considérées comme associées à la survie d...
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