Santé
Un nouvel outil d’IA s’initie à l’analyse d’images médicales avec nettement moins de données.
Un nouvel outil d’intelligence artificielle (IA) développé par des chercheurs de l’Université de Californie à San Diego facilite la segmentation d’images médicales, ce qui est crucial pour l’identification de tissus malades.
Cet outil permet de réduire jusqu’à 20 fois la quantité de données annotées nécessaires pour former des logiciels d’imagerie, rendant ainsi la technologie plus accessible, notamment pour les établissements de santé disposant de ressources limitées.
Testé sur divers cas, comme le cancer du sein et les lésions cutanées, cet outil a montré une amélioration de 10 à 20 % des performances par rapport aux méthodes existantes.
L’approche de l’outil repose sur la génération d’images synthétiques pour augmenter les ensembles de données restreints.
En intégrant la formation des modèles de segmentation et la création d’images, le système optimise son efficacité grâce à une boucle de rétroaction continue.
Les chercheurs envisagent d’améliorer cet outil en incorporant directement les retours des cliniciens, afin de le rendre encore plus pertinent pour des applications médicales concrètes.