En mars 2017, Google publiait un rapport expliquant qu'un de leurs réseaux de neurones convolutifs pouvait détecter les métastases de cancers du sein, à un niveau comparable à celui d'un pathologiste. Aujourd'hui, c'est une nouvelle fois dans le domaine médical que le géant de la Silicon Valley fait ses preuves.

Lors du meeting annuel de l'Association américaine pour la recherche sur le cancer, Google a décrit son prototype de microscope à réalité augmentée (ARM), capable d'aider à diagnostiquer les patients atteints de cancers. Plutôt semblable à un microscope classique en apparence, il a été agrémenté de dispositifs lui permettant d'utiliser deux technologies diffférentes : la réalité augmentée et l'intelligence artificielle. 

Ainsi, il peut analyser des images observées par le médecin en temps réel, et en même temps les transférer à un ordinateur. De son côté, l'IA analyse grâce à des algorithmes s'il y a présence ou non de cellules cancéreuses, pour ensuite présenter à l'œil du scientifique les résultats collectés en direct. Les cellules malades seront alors entourées, comme le montre les images présentes dans l'étude. Un outil qui pourrait donc être d'une grande utilité, car il serait apte à réduire considérablement le temps utilisé pour chacune de ces étapes. 

Si l'on peut rester sceptique face à l'éventuelle intégration de l'intelligence artificielle dans le domaine médical, Google assure que "le microscope pourrait aider à accélérer et démocratiser l'adoption d'outils de deep learning (technique d'apprentissage profond des machines) pour les pathologistes du monde entier". De plus, cette technologie saurait être appliquée à la détection rapide d'autres maladies, comme la tuberculose ou la malaria, précise le rapport. 

En plus de la médecine, le microscope pourrait, selon Google, aider dans bien des domaines, comme "la santé, l'industrie pharmaceutique ou la science des matériaux par exemple". Cependant, l'entreprise continue de tester son nouvel outil qui nécessiterait encore "quelques évaluations" avant d'être complètement validé, et éventuellement testé dans un cadre réel. 

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