L'intelligence artificielle va accélérer le processus d'évaluation des résultats des biopsies testiculaires

Le problème de l'azoospermie et son diagnostic

L'azoospermie, c'est-à-dire l'absence totale de spermatozoïdes dans l'éjaculat, est un problème grave qui empêche la conception d'un enfant. Dans le traitement des couples dont l'homme présente ce diagnostic, on peut avoir recours à la biopsie testiculaire pour obtenir des spermatozoïdes. Les échantillons obtenus sont évalués à l'aide de l'échelle de Johnsen, qui fournit une gradation de 1 à 10 points.

Introduction de l'IA dans l'évaluation histologique

« Depuis plus de 50 ans, l'échelle de Johnsen est utilisée en urologie. Cependant, l'évaluation histologique du tissu testiculaire n'est pas une tâche facile et nécessite beaucoup de temps. Nous avons cherché à simplifier cette étape de diagnostic chronophage en mettant en œuvre la technologie de l'intelligence artificielle (IA). Le logiciel Google Automated Machine Learning (AutoML) Vision a été choisi pour créer le modèle d'IA. La technologie AutoML Vision peut être utilisée par des professionnels de la santé n'ayant pas de compétences en programmation », a déclaré le chef de l'équipe de recherche, Hideyuki Kobayashi, professeur agrégé d'urologie à l'université de Toho (Japon).

Gradation de l'échelle et formation au modèle

Pour simplifier l'application de l'échelle de Johnsen, le Dr Kobayashi l'a divisée en quatre groupes : 1-3, 4-5, 6-7 et 8-10 points. Cette gradation réduit le nombre de catégories et facilite la classification automatique des images tout en conservant la signification clinique des différences entre les niveaux. Dans le cadre de l'étude, 7155 images de spécimens histologiques ont été téléchargées sur la plateforme Cloud AutoML Vision de Google. L'intelligence artificielle a montré une précision de 80 % dans l'évaluation du modèle histologique des spécimens.

Perspectives d'utilisation de l'IA en médecine

L'IA gagne en popularité dans divers domaines de la médecine. Par exemple, des technologies basées sur l'IA ont été utilisées avec succès pour analyser des images en vue du diagnostic du cancer du sein et pour détecter des pathologies dans des images de tomodensitométrie pulmonaire. Cependant, son utilisation à grande échelle dans la pratique clinique est encore entravée par le besoin de spécialistes du traitement des données.

« La technologie d'apprentissage automatique que nous avons choisie s'adresse aux personnels du secteur médical. Il est probable que dans un avenir proche, grâce à l'IA, les médecins utiliseront les classificateurs d'images médicales avec la même facilité et la même accessibilité qu'ils utilisent aujourd'hui les outils logiciels de bureautique standard », a déclaré le Dr Kobayashi.