Le médecin fixe une tache gris-blanc sur l'écran. C'est le visage d'un enfant pas encore né. Une ombre au bon endroit, et l'on peut préparer l'opération à temps. Mais cette ombre n'est pas visible pour tous : la fente labiale ou palatine est rare, et un jeune spécialiste peut passer des années sans jamais en voir une.
Le réseau de neurones a été entraîné sur 45 139 échographies de 9 215 fœtus, issues de 22 hôpitaux. Désormais, il détecte la fente avec une sensibilité supérieure à 93 % et une précision supérieure à 95 %. C'est le niveau d'un radiologue senior. Lorsque le système a été intégré comme « copilote », les médecins juniors ont repéré 6 % de cas supplémentaires.
Dans une étude pilote, 24 personnes — des étudiants aux médecins — se sont entraînées sur des clichés avec le modèle. Il s'est avéré que l'intelligence artificielle accélère l'acquisition d'expérience pour les diagnostics rares. C'est comme un simulateur qui montre où regarder et explique ce que l'on voit.
Ce double bénéfice — diagnostic précis et formation — est particulièrement précieux là où les spécialistes expérimentés manquent.
L'échographe envoie des ondes sonores à l'intérieur du corps, et elles reviennent en écho des tissus de densités différentes. Grâce à cet écho, le médecin reconstitue une image, comme une chauve-souris « voit » les obstacles dans l'obscurité.