Selon un article publié dans Scientific Reports, les biologistes australiens ont créé un système d'intelligence artificielle (IA) capable de prédire la durée de vie d'une personne avec une précision de 69% à partir d'une seule photographie de ses organes.
"Coucou" cybernétique
Ces dernières années, grâce au développement des mathématiques et à la croissance de la puissance de calcul des ordinateurs, les scientifiques ont la possibilité de créer des réseaux de neurones complexes, des systèmes d'intelligence artificielle capables d'effectuer des tâches non triviales et même de «penser» de manière créative, créant de nouveaux exemples d'art et de technologie.
Par exemple, au cours de la dernière année seulement, des scientifiques ont créé une IA capable de jouer à l'ancien jeu chinois "innombrable" de Go, de rechercher dans les journaux les événements les plus importants de l'histoire, d'écrire des scripts pour des jeux informatiques, de colorier des photographies et des vidéos "comme Van Gogh" et de dessiner des images. Au début de l'année, les scientifiques ont dévoilé un système d'IA qui permet de mieux distinguer les grains de beauté du cancer de la peau que les dermatologues les plus expérimentés.
Oakden-Rainer et ses collègues ont poussé cette idée plus loin en créant un système d'intelligence artificielle qui peut déterminer la durée de vie d'une personne à partir de photographies de ses organes internes obtenues avec un tomographe informatique.
Ce programme est un réseau de neurones dit profond ou ultra-précis - une structure multicouche de plusieurs dizaines ou centaines de réseaux de neurones plus simples. Chacun d'eux ne traite pas des données brutes, mais des produits d'analyse obtenus par le réseau situé au-dessus, ce qui permet de simplifier des problèmes très complexes et de les résoudre à l'aide de ressources de calcul relativement modestes.
Ces réseaux ne peuvent pas résoudre les problèmes immédiatement après leur création - comme les humains, ils doivent apprendre de leurs propres erreurs pendant longtemps avant de commencer à obtenir les bonnes réponses.
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La magie de l'intelligence artificielle
Pour une telle formation, Oakden-Rainer et ses collègues ont utilisé une collection de plusieurs milliers de photographies thoraciques et abdominales prises avec un scanner de tomographie lors des observations de santé de 40 patients. Cet ensemble d'images, selon les scientifiques, était suffisant pour que leur idée originale soit en mesure d'atteindre le niveau de prédictions que les médecins démontrent habituellement lorsqu'ils tentent de déterminer «à l'œil nu» la durée de vie de leurs patients.
Après s'être assurés que le système qu'ils ont créé prédit correctement la durée de vie à partir des photographies des organes de patients déjà décédés, les scientifiques ont vérifié comment il ferait face au travail dans des conditions de «combat». Pour ce faire, ils ont recruté un groupe de huit patients jeunes et âgés, ont éclairé leur poitrine avec un tomographe et observé leur vie au cours des prochaines années.
Il s'est avéré que le programme a vraiment fait du bon travail avec les tâches qui lui étaient assignées - il a correctement prédit l'espérance de vie de 69% des volontaires, découvrant correctement quels patients de la clinique mourraient dans les cinq prochaines années.
Puisque les scientifiques ne savent pas comment ces réseaux de neurones profonds fonctionnent «de l'intérieur» et comment ils en arrivent aux conclusions, on ne sait pas exactement quelles caractéristiques distinctives l'ordinateur utilise pour prédire la mort d'une personne. Dans le même temps, la précision relativement élevée des prévisions pour les personnes souffrant de maladie pulmonaire obstructive ou d'insuffisance cardiaque, plaide en faveur du fait que ces maladies ont le plus fortement influencé «l'opinion» de l'IA.
Les scientifiques espèrent que l'extension de la base de données et l'implication de plus de volontaires dans des expériences améliorera considérablement la qualité des prédictions et les rendra plus précises pour les personnes qui ne souffrent pas de maladies cardiaques et pulmonaires graves. Désormais, selon Oakden-Rainer, son équipe «forme» une nouvelle version du réseau de neurones à partir de photographies de 12 000 patients, ce qui devrait considérablement améliorer la précision des prédictions.
