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L'étonnant voyage des tests assistés par ordinateur : comment sont-ils passés du laboratoire des années 1950 à l'hôpital ?
En médecine contemporaine, la technologie de détection assistée par ordinateur (CADe) est sans aucun doute un outil important pour améliorer le diagnostic et aider les médecins à améliorer l’efficacité et la précision des services médicaux. La technologie remonte aux années 1950, mais les progrès en matière de puissance de calcul et d’algorithmes ont élargi ses applications, changeant ainsi le visage du diagnostic médical.
La détection assistée par ordinateur, ou le diagnostic assisté par ordinateur, fournit aux médecins d’excellents outils pour interpréter les images médicales. Qu'il s'agisse de rayons X, d'IRM, d'endoscopie ou de technologie de diagnostic par ultrasons, les données d'image générées doivent être soigneusement analysées par du personnel médical professionnel. En peu de temps, ils doivent passer au crible une quantité toujours croissante d’informations pour en extraire des informations clés sur la santé, ce qui constitue précisément la force du système CADe.
Les systèmes CADe traitent des images ou des vidéos numériques pour soutenir la prise de décision médicale en marquant les structures anormales importantes.
Les systèmes de CAO sont devenus plus sophistiqués au fil du temps et peuvent désormais identifier automatiquement une variété de lésions, y compris les tumeurs. Par exemple, de nombreux centres de dépistage du cancer l’ont appliqué à la mammographie, à l’endoscopie du côlon et à la détection du cancer du poumon pour améliorer la précision du diagnostic.
Du laboratoire des années 1950 à l'application clinique
Dès la fin des années 1950, l’avènement des ordinateurs modernes a incité les chercheurs de nombreux domaines à explorer les possibilités des systèmes de diagnostic médical assisté par ordinateur. Au départ, les systèmes de CAO utilisaient principalement des organigrammes, la recherche statistique de modèles et des bases de connaissances pour piloter leurs processus de prise de décision. Dans les années 1970, certains des premiers systèmes de CAO ont commencé à apparaître, souvent appelés « systèmes experts médicaux ». Le développement de ces systèmes a non seulement favorisé l’éducation, mais a également jeté les bases des futurs systèmes de CAO.
À mesure que la CAO a évolué, les chercheurs ont progressivement pris conscience des limites de ces premiers systèmes et ont commencé à utiliser des méthodes d’exploration de données plus avancées.
Dans les années 1980 et 1990, l’émergence des méthodes d’exploration de données a permis aux systèmes de CAO de devenir plus flexibles et plus efficaces. En 1998, la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis a approuvé le lancement du premier système commercial de CAO pour mammographie, ImageChecker, qui a officiellement introduit les systèmes de CAO dans l'utilisation clinique.
Évolution et défis technologiques
Les systèmes de CAO fonctionnent sur la base d’une technologie de reconnaissance de formes hautement sophistiquée. En numérisant de grandes quantités d’images médicales, le système peut identifier les structures suspectes et les marquer. Cependant, cette technologie reste confrontée à de nombreux défis, notamment en termes de données d’entrée, de systèmes de traitement et d’évaluation.
Bien que le système CAD puisse améliorer le taux de détection des lésions, il ne peut pas atteindre un taux de détection de 100 % et peut entraîner des faux positifs (FP).
Actuellement, les chercheurs recherchent une nouvelle génération d’algorithmes pour remédier aux mauvaises performances des systèmes de CAO dans des scénarios tels que des maladies multiples. De plus, la conception et la mise en œuvre efficaces des dossiers de santé électroniques (DSE) sont essentielles au succès d’un système de CAO.
État actuel de la demande
Actuellement, la technologie CAO est largement utilisée dans le diagnostic du cancer du sein, du cancer du poumon, du cancer du côlon, de la rétinopathie diabétique et de nombreuses autres maladies. En particulier dans le domaine de la mammographie, les systèmes de CAO peuvent aider les médecins à identifier les tumeurs bénignes et malignes, et dans le dépistage du cancer du poumon, les systèmes de CAO de synthèse vidéo sont considérés comme des outils auxiliaires précieux.
Grâce à ces systèmes, les professionnels de la santé peuvent prendre des décisions diagnostiques plus éclairées et améliorer la qualité de vie de leurs patients.
Cependant, certaines études ont souligné que si les systèmes de CAO peuvent améliorer les taux de détection des maladies, ils peuvent également augmenter le risque de faux positifs. C'est pourquoi de plus en plus d'hôpitaux adoptent progressivement des technologies émergentes, telles que l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique, pour combiner plus efficacement les avantages des systèmes de CAO et surmonter leurs lacunes initiales.
Regard vers l'avenir
À l’avenir, les systèmes de CAO devraient continuer à étendre leurs applications dans des domaines tels que la pathologie numérique et l’analyse d’images. Bien que le développement de la technologie soit confronté à des défis, tels que les capacités de traitement des données et les performances des algorithmes, les tendances futures intégreront sans aucun doute davantage les systèmes de CAO dans le diagnostic médical quotidien.
Les tests assistés par ordinateur sont développés depuis plus de 40 ans et le potentiel de combinaison du domaine médical avec la technologie continue d'être exploité. Avec les progrès de la technologie, sera-t-il possible d’améliorer encore la santé et le bien-être humains dans le cadre des futurs traitements médicaux ?
