L’IA facilite la détection de Helicobacter pylori ; un système assisté par smartphone améliore l’efficacité du diagnostic.
2022-07-28
Récemment, une étude publiée dans la base de données PMC a montré que des chercheurs ont mis au point un système d’identification de Helicobacter pylori assisté par smartphone, fondé sur l’apprentissage profond. Ce système recourt aux algorithmes Faster R-CNN et ResNet 50 pour analyser 270 échantillons de biopsies gastriques, avec une précision de détection de 89,23 %. En reliant microscopes, smartphones et algorithmes d’intelligence artificielle via les réseaux 5G, des alertes de détection en temps réel peuvent être transmises aux médecins, réduisant ainsi efficacement les faux négatifs dus à la fatigue des pathologistes (le taux de faux négatifs de la détection manuelle traditionnelle est d’environ 14 %). Ce système peut être utilisé en complément des microscopes classiques sans nécessiter d’étapes opératoires supplémentaires et devrait devenir un outil d’assistance performant pour le dépistage de Helicobacter pylori, améliorant la cohérence et la précision du diagnostic.
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