Les géants LG et Amazon Web Services ont trouvé le moyen d'identifier beaucoup plus tôt les risques de cancer. Et tout cela, encore une fois, grâce à l'intelligence artificielle.
La division LG AI Research, qui est le groupe de réflexion sur la recherche en intelligence artificielle du groupe sud-coréen, a développé un modèle d'IA conçu pour analyser des images d'histopathologie, qui permet d'offrir des diagnostics médicaux plus précis, plus rentables, et surtout plus rapides. À AWS re:Invent, depuis Las Vegas, l'entreprise a annoncé, mardi, avoir franchi un nouveau cap avec son modèle EXAONEPath, capable de réduire le temps de test génétique de deux semaines à moins d'une minute, pour les patients potentiellement atteint d'un cancer.
LG et AWS révolutionnent le diagnostic médical avec EXAONEPath : plus rapide, précis et efficace grâce à l'IA et au Cloud
Pour établir un diagnostic plus rapide et réduire le temps d'attente du test, LG a utilisé des technologies d'Amazon Web Services, qui lui offrent de nouvelles capacités dans le traitement précoce du cancer. Il s'agit d'une vraie opportunité pour les professionnels de santé… et les patients.
Le modèle EXAONEPath, qui utilise l'apprentissage multi-instance, traite les images en fragments, pour offrir des diagnostics médicaux avec beaucoup plus d'efficacité pour les tests génétiques. Multimodal, il est porté par 300 milliards de paramètres.
Pour se donner une idée chiffrée, LG et AWS expliquent qu'EXAONEPath atteint une précision moyenne de 86,1% sur six tests de référence, qui permettent de classer comme il faut les caractéristiques visuelles au niveau cellulaire. LG AI Research transfère des téraoctets de données vers le Cloud, en moins d'une heure. On réduit, de cette façon, le temps de formation du modèle de 60 jours à une semaine.
Un modèle développé en à peine 8 mois
Tout cela conduit à de meilleurs résultats cliniques pour les patients, dans le diagnostic et la détection du cancer. Autre exemple : LG AI Research dit pouvoir réduire son temps de préparation des données de 95%, et ses coûts de gestion et d'infrastructure des données d'environ 35%.
Le vice-président de LG AI Research, Hwayoung (Edward) Lee, reconnaît qu'AWS « permet d'accélérer » ses capacités de recherche en IA, pour « rendre le dépistage du cancer accessible et rapide plus proche de la réalité ». Ensemble, les deux acteurs peuvent former le modèle de pathologie de telle manière qu'il peut fournir des traitements anticancéreux personnalisés. Avec des ambitions certaines, LG évoque « le potentiel de transformer le diagnostic et le traitement du cancer à l'échelle mondiale ».
En se basant sur le service cloud de création et d'entraînement des modèles d'apprentissage automatique Amazon SageMaker, LG AI Research a pu développer EXAONEPath en à peine huit mois. 285 millions de points de données et 35 000 images d'échantillons de tissus à haute résolution ont pu permettre cette performance. Outre l'immense stockage nécessaire, la puissance de calcul très importante et le transfert de données à grande vitesse, les GPU AWS et NVIDIA ont aussi aidé à avaler les charges de travail de deap learning, d'apprentissage profond.
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