Une goutte d'urine sous le microscope n'est pas une flaque plate, mais un volume multicouche. Comme une pile de pages transparentes : si l'on regarde une page, les voisines sont floues. Ainsi, la lumière du microscope ne montre nettement qu'une seule couche de profondeur. Pour voir toutes les cellules, le technicien prenait une série de clichés en ajustant manuellement la mise au point — pénible et lent.
Désormais, une courte vidéo (2 à 14 secondes) suffit, pendant laquelle l'opérateur tourne simplement la molette. Le programme, tel un lecteur assidu, feuillette les images et en assemble une image unique : chaque zone est prise au moment de la meilleure netteté. Ainsi, de la mosaïque des meilleures « pages » naît une image parfaitement nette. Ensuite, un réseau de neurones, entraîné sur des échantillons médicaux, trouve et identifie rapidement le type de cellules. Bonus inattendu : les tremblements de la main lors de la mise au point manuelle aident, en offrant plus d'angles à l'algorithme.
Les tests sur 14 échantillons réels ont montré : la précision est comparable, et l'analyse est bien plus rapide. Cela rapproche la microscopie automatique des hôpitaux ordinaires, où chaque minute compte.
L'urine était déjà utilisée pour le diagnostic dans l'Égypte ancienne : les médecins observaient la vitesse à laquelle des grains d'orge y coulaient – une préfiguration des bandelettes réactives modernes.
Dans les récits de science-fiction, les médecins posent un diagnostic à partir d'une seule goutte — comme le tricordeur médical de « Star Trek ». Cette vision devient un peu plus réelle.