How AI is making it easier to diagnose disease | Pratik Shah

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TED


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Traducteur: Claire Ghyselen Relecteur: Alice Gabillault
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Computer algorithms today are performing incredible tasks
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13280
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Les algorithmes réalisent aujourd'hui, des tâches incroyables,
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with high accuracies, at a massive scale, using human-like intelligence.
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17160
4736
avec haute précision, à une échelle massive,
basés sur une intelligence similaire à l'homme.
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And this intelligence of computers is often referred to as AI
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21920
3936
Cette forme d'intelligence des ordinateurs est souvent appelée IA,
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or artificial intelligence.
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25880
1856
l'intelligence artificielle.
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AI is poised to make an incredible impact on our lives in the future.
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27760
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L'IA est sur le point d'avoir un impact extraordinaire sur nos vies.
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Today, however, we still face massive challenges
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32880
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Toutefois, il nous reste des défis majeurs
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in detecting and diagnosing several life-threatening illnesses,
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36840
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pour détecter et diagnostiquer plusieurs maladies mortelles
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such as infectious diseases and cancer.
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comme les maladies infectieuses ou le cancer.
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Thousands of patients every year
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Chaque année, des milliers de patients
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lose their lives due to liver and oral cancer.
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perdent la vie à cause du cancer du foie ou buccal.
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Our best way to help these patients
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49880
2696
Notre meilleur moyen à disposition pour aider ces patients
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is to perform early detection and diagnoses of these diseases.
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52600
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est une détection et un diagnostic précoces de ces affections.
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So how do we detect these diseases today, and can artificial intelligence help?
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57880
4160
Comment ces maladies sont-elles détectées et l'usage de l'IA fait-il sens ?
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In patients who, unfortunately, are suspected of these diseases,
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63920
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Quand un patient, malheureusement, semble avoir une de ces affections,
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an expert physician first orders
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67600
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le spécialiste va d'abord requérir
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very expensive medical imaging technologies
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70280
2616
des analyses très onéreuses
avec des technologies d'imagerie médicale
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such as fluorescent imaging, CTs, MRIs, to be performed.
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telles l'imagerie par fluorescence, une tomodensitométrie ou un IRM.
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Once those images are collected,
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Une fois les images à disposition,
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another expert physician then diagnoses those images and talks to the patient.
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79360
4520
un autre spécialiste en fait un diagnostic et parle avec le patient.
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As you can see, this is a very resource-intensive process,
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84520
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Vous le constatez, ce processus exige beaucoup de ressources,
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requiring both expert physicians, expensive medical imaging technologies,
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88000
4416
deux médecins spécialistes, de l'imagerie médicale très onéreuse,
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and is not considered practical for the developing world.
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92440
3096
et ce n'est pas envisageable dans les pays en développement.
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And in fact, in many industrialized nations, as well.
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3360
Ni d'ailleurs dans de nombreuses nations industrialisées.
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So, can we solve this problem using artificial intelligence?
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2880
Peut-on résoudre ce problème avec l'intelligence artificielle ?
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Today, if I were to use traditional artificial intelligence architectures
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Actuellement, si nous utilisons les architectures classiques d'IA
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to solve this problem,
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pour résoudre ce problème, nous aurions besoin de 10 000 --
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I would require 10,000 --
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1456
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I repeat, on an order of 10,000 of these very expensive medical images
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110640
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j'insiste -- de générer 10 000 de ces images médicales si chères.
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first to be generated.
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1376
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After that, I would then go to an expert physician,
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2896
Ensuite, nous les confierions à un spécialiste
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who would then analyze those images for me.
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119000
2496
qui les analyserait à notre attention.
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And using those two pieces of information,
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121520
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A partir ces deux informations,
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I can train a standard deep neural network or a deep learning network
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3656
je peux former un réseau de neurones, ou réseau d'apprentissage profond,
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to provide patient's diagnosis.
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à réaliser des diagnostics de patients.
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Similar to the first approach,
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D'autres approches similaires,
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traditional artificial intelligence approaches
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des approches traditionnelles de l'IA, sont pénalisées par le même problème :
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suffer from the same problem.
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1449
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Large amounts of data, expert physicians and expert medical imaging technologies.
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un volume important de données, des médecins spécialistes
et des experts en imagerie médicale.
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So, can we invent more scalable, effective
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Pourrions-nous concevoir des architectures d'IA
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and more valuable artificial intelligence architectures
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3296
plus évolutives, plus efficaces et plus utiles,
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to solve these very important problems facing us today?
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147960
3056
pour résoudre ces problèmes cruciaux auxquels nous sommes confrontés ?
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And this is exactly what my group at MIT Media Lab does.
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151040
3296
C'est précisément ce que nous faisons au Media Lab du MIT.
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We have invented a variety of unorthodox AI architectures
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3856
Nous avons inventé une série d'architectures d'IA inhabituelles
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to solve some of the most important challenges facing us today
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3176
pour résoudre les défis les plus importants
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in medical imaging and clinical trials.
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161440
2200
dans l'imagerie médicale et les tests cliniques.
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In the example I shared with you today, we had two goals.
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164480
3056
Dans l'exemple que je vous ai montré, nous avions deux objectifs.
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Our first goal was to reduce the number of images
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Le premier consiste à réduire le nombre d'images
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required to train artificial intelligence algorithms.
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170560
3256
nécessaire pour former les algorithmes de l'IA.
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Our second goal -- we were more ambitious,
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2096
Notre deuxième objectif, plus ambitieux,
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we wanted to reduce the use of expensive medical imaging technologies
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3736
est de vouloir réduire l'usage de technologies d'imagerie médicale chères
02:59
to screen patients.
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179720
1216
pour examiner les patients.
03:00
So how did we do it?
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180960
1200
Comment avons-nous fait ?
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For our first goal,
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182920
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Pour le premier objectif,
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instead of starting with tens and thousands
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2056
au lieu de commencer avec des dizaines de milliers
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of these very expensive medical images, like traditional AI,
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3016
d'images médicales chères, comme pour une IA traditionnelle,
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we started with a single medical image.
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2056
on a commencé avec une seule image.
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From this image, my team and I figured out a very clever way
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191360
3776
À partir de cette image, avec mon équipe, on a trouvé une manière très ingénieuse
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to extract billions of information packets.
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2736
d'extraire des milliards de paquets de données.
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These information packets included colors, pixels, geometry
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3696
Ces paquets d'informations incluent des couleurs, des pixels, la géométrie,
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and rendering of the disease on the medical image.
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201640
2536
et le rendu de la maladie sur l'image médicale.
03:24
In a sense, we converted one image into billions of training data points,
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204200
4336
En fait, on a converti une image en milliards de données de formation,
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massively reducing the amount of data needed for training.
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208560
3536
réduisant ainsi massivement le volume de données nécessaire à cette formation.
03:32
For our second goal,
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212120
1216
Pour notre 2e objectif, réduire l'usage de technologies d'imagerie médicale
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to reduce the use of expensive medical imaging technologies to screen patients,
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213360
3856
pour examiner les patients,
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we started with a standard, white light photograph,
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217240
2856
on a commencé avec une photo normale, à la lumière du jour,
03:40
acquired either from a DSLR camera or a mobile phone, for the patient.
65
220120
4336
prise avec un appareil photographique reflex mono-objectif, ou un smartphone.
03:44
Then remember those billions of information packets?
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224480
2456
Souvenez-vous maintenant des milliards de paquets d'informations.
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We overlaid those from the medical image onto this image,
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226960
3536
On les a superposés à partir de l'image médicale,
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creating something that we call a composite image.
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230520
2520
créant ce qu'on appelle une image composite.
03:53
Much to our surprise, we only required 50 --
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233480
3296
À notre grande surprise, nous n'avons eu besoin de seulement 50,
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I repeat, only 50 --
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236800
1336
j'insiste, seulement 50,
03:58
of these composite images to train our algorithms to high efficiencies.
71
238160
3840
de ces images composites pour entraîner notre algorithme
et le rendre très efficient.
04:02
To summarize our approach,
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242680
1336
Pour résumer notre approche,
04:04
instead of using 10,000 very expensive medical images,
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244040
3176
au lieu d'utiliser 10 000 images médicales très chères,
04:07
we can now train the AI algorithms in an unorthodox way,
74
247240
3016
nous pouvons former les algorithmes de l'IA avec des moyens non traditionnels
04:10
using only 50 of these high-resolution, but standard photographs,
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250280
4256
et utiliser seulement 50 photos de haute résolution certes, mais standard,
04:14
acquired from DSLR cameras and mobile phones,
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254560
2496
prises avec des appareils photos et des smartphones,
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and provide diagnosis.
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257080
1536
et réaliser un diagnostic.
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More importantly,
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258640
1216
Plus important,
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our algorithms can accept, in the future and even right now,
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259880
3136
nos algorithmes travaillent déjà aujourd'hui
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some very simple, white light photographs from the patient,
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263040
2816
avec de simples photos des patients prises à la lumière du jour
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instead of expensive medical imaging technologies.
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265880
2440
en lieu et place des technologies onéreuses d'imagerie médicale.
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I believe that we are poised to enter an era
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269120
3096
Je suis convaincu que nous sommes sur le point d'entrer dans une ère
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where artificial intelligence
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272240
1936
où l'intelligence artificielle va avoir un impact incroyable sur notre avenir.
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is going to make an incredible impact on our future.
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274200
2536
04:36
And I think that thinking about traditional AI,
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276760
2456
Et je pense au sujet de l'IA traditionnelle,
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which is data-rich but application-poor,
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279240
2776
riche en données mais avec peu d'application,
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we should also continue thinking
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282040
1536
que nous devrions persévérer dans le développement
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about unorthodox artificial intelligence architectures,
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283600
3016
d'architectures d'IA non orthodoxes
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which can accept small amounts of data
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286640
1936
capables d'accepter des petits volumes de données
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and solve some of the most important problems facing us today,
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288600
2936
et résoudre nos problèmes les plus importants,
04:51
especially in health care.
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291560
1256
principalement dans la santé.
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Thank you very much.
92
292840
1216
Merci beaucoup.
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(Applause)
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294080
3840
(Applaudissements)
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