Comment l’intelligence artificielle peut aider les dermatologues à détecter les maladies de la peau ?

Introduction

L’intelligence artificielle évolue et connaît une croissance exponentielle dans tous les secteurs. Au cœur des décisions de la recherche sur le cancer, les scientifiques font de nouvelles découvertes chaque jour. Ils testent également de nouvelles techniques et technologies pour trouver des remèdes plus rapidement.

Grâce au big data épidémiologique, les scientifiques peuvent désormais utiliser l’intelligence artificielle pour les aider dans le traitement des maladies. Ils les aident surtout dans leur lutte contre le cancer.

Lors du congrès EADO ( European Association of Dermato Oncology ) de 2021, Hans Peter Soyer a déclaré :

La crainte de passer à côté d’un diagnostic, pour des raisons médicolégales et du fait de l’anxiété des patients, a conduit les médecins généralistes à adresser de plus en plus facilement les patients à un spécialiste pour avis et les dermatologues à recourir de plus en plus souvent à la biopsie .

L’enjeu est donc le suivant : Comment diminuer le nombre d’examens dermatologiques sans perte de chance.

L’IA permettra-t-elle de contribuer à cette diminution et d’améliorer ainsi la dermatologie ?

Une augmentation des diagnostics

Le nombre global de nouveaux cas de cancer augmente chaque année. Cette évolution rapide est certainement due à des facteurs de risque qu’on connaît tous tels que l’exposition au soleil et aux ultraviolets artificiels, le nombre élevé de grains de beauté d’aspect inhabituel et l’immunodépression etc. Cependant, cette progression peut également être expliquée par l’augmentation des diagnostics.

L’intelligence artificielle au service du dépistage des mélanomes

L’intelligence artificielle (IA) s’est avérée plus précise que les observateurs humains pour distinguer les lésions malignes des lésions bénignes. L’IA peut être utilisée pour le dépistage en temps réel d’images numériques de lésions cutanées à l’aide d’un classificateur SVM sur plusieurs maladies cutanées différentes.

La dermatoscopie digitale

À l’ère du “big data”, avec sa promesse de nouvelles découvertes médicales à partir de vastes quantités d’informations sur les soins de santé, les dermatologues ont rejoint l’effort d’analyse d’innombrables images pour tenter de glaner de nouvelles informations sur les maladies de la peau .

La dermatoscopie digitale, un appareil de diagnostic non invasif utilisé pour observer les couches épidermiques et dermiques de la peau avec des détails en haute définition, est une nouvelle technologie qui est sur le point de transformer l’ensemble du secteur.

Elle permet de diagnostiquer les patients plus tôt, à moindre coût, à moindre risque et avec moins d’incertitude. Elle permet d’améliorer la spécificité et la sensibilité en offrant la possibilité de stocker les photographies de lésions atypiques afin d’apprécier leur évolution d’une visite de suivi à une autre.

Ce nouveau procédé permet la visualisation dermoscopique de la peau normale et des lésions pigmentées et non pigmentées suspectes. Cela implique la capture et l’analyse de deux images numériques à haute résolution : une macro et une mosaïque. La macro-image fournit une évaluation visuelle globale de la lésion et de sa couleur, de son pigment, de ses bords et de sa texture, tandis que l’image en mosaïque permet une analyse plus précise de la couleur grâce au calcul de différentes zones de couleur.

→ Cette capacité à visualiser le niveau cellulaire en temps réel est susceptible de révolutionner la manière dont nous prévenons et traitons le cancer de la peau.

L’IA et sa contribution à l’amélioration de la rapidité, la précision et la cohérence du diagnostic

Aujourd’hui, les chercheurs médicaux et les entreprises technologiques font d’énormes progrès pour détecter des cancers de la peau et plus particulièrement le mélanome, la forme la plus dangereuse de cancer de la peau.

Plusieurs algorithmes ont été conçus pour détecter automatiquement des mélanomes dans les biopsies dermiques. L’algorithme évalue les images de biopsies dermiques. Il applique aussi une série de classificateurs à l’image pour distinguer le mélanome des autres lésions cutanées et classer les caractéristiques dermato-pathologiques telles que l’épaisseur et la couleur.

La méthode adoptée est de collecter des données du contexte clinique et d’autres plus générales sur les patients. L’objectif est d’exclure tous les cas déclarés positifs chez les patients, là où il sont en réalité négatifs.

Grâce à l’IA, l’identification des LPS ( lésions pigmentées suspectes ) est rapide, ce qui rend plus facile le diagnostic précoce de mélanome.

Model dermatology

Le slogan de cet algorithme libre d’accès et gratuit pour tous est “Making Medicine More Efficient” ou “Rendre la médecine plus efficace”

Cette technologie a été présentée dans le Journal Investigative Dermatology. Elle se veut précise et capable de classer 134 troubles cutanés. C’est un réel soutien pour les dermatologues.

L’algorithme a été formé et déployé par le dermatologue Han Seung Seog. Il a fondé IDerma dans le but de développer et de maintenir des modèles et des applications d’intelligence artificelle. L’objectif de l’algorithme est de fournir des informations personnalisées au patient ayant des difficultés d’accès aux informations médicales.

Pour en savoir plus, voici une démonstration de cette application ⬇️

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