Le ministère de la défense s'est associé à Alphabet Inc. (NASDAQ : GOOG) (NASDAQ : GOOGL) Google pour construire un microscope alimenté par l'intelligence artificielle afin d'aider les médecins à identifier les cancers.
La technologie, connue sous le nom de microscope à réalité augmentée (ARM), en est encore à ses débuts et n'est pas encore utilisée activement pour diagnostiquer les patients, mais les recherches préliminaires sont prometteuses.
Mitre, une organisation à but non lucratif qui travaille avec des agences gouvernementales sur des défis technologiques, étudie les vulnérabilités potentielles de l'ARM en milieu clinique.
Les experts pensent que l'ARM aidera les médecins des petits laboratoires confrontés à une pénurie de main-d'œuvre et à une augmentation de la charge de travail.
À première vue, l'ARM ressemble à un microscope standard que l'on trouve dans les classes de biologie des lycées. Il est beige, doté d'un grand oculaire et d'un plateau pour les lames de verre traditionnelles.
Cependant, il est également relié à une tour d'ordinateur robuste abritant des modèles d'intelligence artificielle.
Lorsqu'une lame de verre préparée est placée sous le microscope, l'IA peut déterminer l'emplacement du cancer, en l'affichant sous la forme d'une ligne vert vif visible dans l'oculaire et sur un autre moniteur.
L'IA évalue également la gravité du cancer, en générant une carte thermique en noir et blanc sur l'écran qui délimite les frontières du cancer dans un format pixelisé.
Citant des responsables, CNBC note que cette technologie pourrait devenir une ressource inestimable pour les pathologistes qui n'ont pas facilement accès à un deuxième avis.
Le coût typique d'un ARM pour les systèmes de santé se situe entre 90 000 et 100 000 dollars.
La Defense Innovation Unit (DIU) du ministère de la défense, reconnaissant le potentiel de cette technologie, a recherché des partenaires commerciaux pour développer et tester l'ARM.
Elle a choisi Jenoptik pour le matériel et Google pour le logiciel, ce dernier garantissant la confidentialité et la sécurité des données utilisées pour l'entraînement des modèles d'intelligence artificielle.
