Un groupe de chercheurs composé d’allemands, de français et d’anglais ont mis au point un algorithme de vision artificielle permettant de détecter des lésions de la peau et des grains de beautés susceptibles d’être des mélanomes. 

Un test a été réalisé : 100 photos de cas compliqués ont été montrées à 58 médecins de 17 pays différents et à l’algorithme d’intelligence artificielle. Les dermatologues ont identifié 87% des mélanomes présentés et 89% lorsqu’ils disposaient d’information complémentaires sur les patients (antécédents, région cutanée, sexe, âge ect) alors que l’algorithme en a identifié 95%.

L’utilisation de cette intelligence artificielle permet non seulement de détecter les mélanomes mais aussi de diminuer le nombre de faux positif, c’est-à-dire le nombre de lésions considérées comme des mélanomes alors qu’elles n’en sont pas et donc de diminuer le nombre d’opérations inutiles.

Mais comment ça marche ?

Il s’agit d’un ordinateur programmé pour simuler le fonctionnement d’un réseau neuronal et ainsi d’être capable de reconnaitre les images grâce à un processus d’apprentissage. L’avantage avec la machine est que, comparé à l’œil humain, celle-ci est capable d’évaluer plus de critères géométriques comme l’asymétrie des bords ou encore la différence de ton d’un pixel à l’autre qui sont des critères de diagnostiques de mélanomes.

A force de traiter des clichés de lésions cutanées, c’est une véritable signature numérique du mélanome qui s’installe.

Les limites de cette technologie !

Le programme est incapable de diagnostiquer des mélanomes non préenregistrés. Ensuite, chaque mélanome a des caractéristiques différentes en fonction de leurs régions cutanée et seul le tronc et les membres sont pour le moment.   

Le but n’est pas de remplacer les dermatologues mais plutôt d’envisager une possible utilisation de cette technologie en complément en tant qu’outil de diagnostique.

Actuellement, la détection de mélanomes est un enjeu de santé publique et cette nouvelle invention permettra la détection précoce de cancer et donc de les traités à temps.