Les astronomes étudient les étoiles lointaines en analysant la lumière qui traverse la poussière cosmique. Un principe similaire a été appliqué au cerveau : on éclaire une fine tranche de tissu et, selon les variations de luminosité et de couleur, on détermine s'il existe une pathologie. C'est de la spectroscopie optique en transmission. Le cerveau est composé d'environ trois quarts d'eau et est riche en carbone, ce qui fait que les cellules saines et malades absorbent la lumière différemment. Mais au lieu d'un humain qui passerait des heures à examiner les images, c'est un réseau de neurones qui fait le travail.

Les chercheurs ont entraîné deux réseaux de neurones sur 3000 images. Le meilleur s'est avéré être DenseNet121 : il pose le bon diagnostic dans 88 % des cas et confond rarement le tissu malade avec le tissu sain. Son architecture, avec un réseau dense de connexions, évite de perdre des détails importants même sur un petit ensemble de données, ce qui prévient le surapprentissage. Cela réduit la charge de travail des médecins et diminue les divergences entre experts.

À terme, le système pourrait non seulement distinguer la normale de la pathologie, mais aussi déterminer le type et la dangerosité d'une tumeur — la biopsie deviendrait plus rapide et plus précise.