Un algorithme basé sur l’Intelligence Artificielle (IA) capable de diagnostiquer 134 troubles cutanés et de soutenir les médecins généralistes et spécialistes et d’optimiser la précision de leurs diagnostics, c’est la proposition de cette équipe de dermatologues et d’ingénieurs coréens. La technologie, présentée dans le Journal of Investigative Dermatology permet de classer avec précision 134 troubles cutanés, de prédire la malignité, et même de suggérer des options primaires de traitement.
Avec l'aide de ce système, la précision diagnostique des dermatologues, des médecins généralistes et peut-être même du grand public en prévention primaire, pourrait être considérablement améliorée. D’autant que si les maladies de la peau sont de plus de plus fréquentes, il n'est pas toujours facile de consulter rapidement un dermatologue ou même de reconnaître une affection bénigne.
L'IA doit soutenir les médecins pour permettre des diagnostics plus rapides et plus précis.
Les progrès sont remarquables dans l'utilisation de l'intelligence articficielle (IA) en médecine. Dans ce cas de figure, soit la reconnaissance d’une affection dermatologique, l’IA apporte « des résultats comparables à ceux apportés par les médecins dermatologues », écrit l’auteur principal, le Dr Jung-Im Na, du Service de dermatologie de l’Université nationale de Séoul. Cependant, pour que ces systèmes soient sensibles, précis et finalement utiles, leurs performances doivent être testées dans un environnement similaire à la pratique réelle, qui nécessite non seulement de classer les lésions malignes par rapport aux lésions bénignes, mais également de distinguer le cancer de la peau de nombreux autres troubles cutanés, y compris les affections inflammatoires et infectieuses.
C’est ici qu’intervient un « réseau neuronal convolutif », un algorithme d'IA spécialisé constitué par un réseau spécifique de neurones artificiels dont le modèle de connexion -entre les neurones- est inspiré par le cortex visuel. Ainsi, le système d'IA développé par l’équipe coréenne est capable de prédire la malignité, de proposer des options de traitement et de classer les troubles cutanés. Au départ, ce modèle a été nourri par 220.000 images illustrant 174 maladies de la peau. Aujourd’hui, l'algorithme permet de diagnostiquer 134 troubles cutanés, d’élargir les performances des professionnels de santé en dermatologie et de suggérer des options de traitement de première ligne.
La comparaison algorithme / médecin : les performances de l'algorithme ont été comparées à celles de 21 dermatologues, 26 étudiants en dermatologie et 23 usagers de santé non médecins. Les performances de l’algorithme apparaissent similaires à celles des étudiants en dermatologie mais légèrement inférieures à celles des dermatologues. Néanmoins, l’IA permet d’accroître de 77,4% à 86,8% la sensibilité du diagnostic de malignité des cliniciens et de 47,6% à 87,5% la sensibilité du diagnostic de malignité du « grand public ».
Des résultats qui pourraient permettre une habilitation des médecins généralistes en dermatologie diagnostique de première ligne, suggèrent les chercheurs. L'IA doit soutenir les humains pour permettre des diagnostics plus rapides et plus précis.
« Nous prévoyons l'utilisation de notre algorithme via une application sur smartphone afin d’encourager également le public à consulter des spécialistes pour des lésions cancéreuses telles que le mélanome. Une première version de démonstration de l'approche est disponible sur Model Dermatology.
Source: Journal of Investigative Dermatology Augmented Intelligence Dermatology: Deep Neural Networks Empower Medical Professionals in Diagnosing Skin Cancer and Predicting Treatment Options for 134 Skin Disorders (Visuels : Model Dermatology)
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Équipe de rédaction Santélog Avr 7, 2020Rédaction Santé log
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