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 deviennent floues. De même, la lumière du microscope ne montre nettement qu'une seule couche de profondeur. Pour voir toutes les cellules, le technicien devait prendre une série de clichés en ajustant manuellement la mise au point – fastidieux 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 où elle est la plus nette. Ainsi, de la mosaïque des meilleures « pages » naît une image parfaitement claire. Ensuite, un réseau de neurones entraîné sur des échantillons médicaux trouve rapidement et identifie le type de cellules. Bonus inattendu : les tremblements de la main lors de la mise au point manuelle aident même, en créant plus d'angles pour l'algorithme.

Les essais sur 14 échantillons réels ont montré : la précision est équivalente, et l'analyse est bien plus rapide. Cela rapproche la microscopie automatique des hôpitaux ordinaires, où chaque minute compte.