Applis pour dépister un mélanome, une fiabilité artificielle ?

Entre 2014 et 2017, 235 nouvelles applications sur smartphone concernant la dermatologie ont été recensées. Pratiquement toutes ont l’objectif affiché d’aider les patients à identifier une lésion cutanée qui nécessitera rapidement une consultation médicale. Cet objectif est louable, la détection précoce d’un mélanome étant un élément clé de son pronostic.

Certaines de ces applications consistent à prendre une photo de la lésion cutanée avec le smartphone et à l’envoyer à un professionnel, ce qui s’apparente à un diagnostic de télédermatologie. Mais d’autres utilisent des algorithmes (« intelligence artificielle ») pour classer les images en lésions à haut risque ou bas risque de cancer cutané. Elles renvoient à l’utilisateur un avis immédiat et des recommandations.

Les possibles effets indésirables de ces applis ont conduit à les considérer désormais comme des dispositifs médicaux nécessitant une homologation. Si deux de ces applications ont obtenu le label européen, aucune n’a encore l’approbation de la FDA (Food and Drug Administration) pour être commercialisées aux États-Unis ou au Canada. Certains éditeurs ont même été sanctionnés pour avoir diffusé des applications ayant « prétendu de manière trompeuse analyser avec précision le risque de mélanome ».

Des travaux ont été menés depuis quelques années pour évaluer la fiabilité de ces applications. Une équipe du Royaume-Uni vient de publier les résultats d’une méta-analyse de ces travaux. Neuf études ont été retenues, évaluant 6 applications. Dans 6 études les résultats étaient vérifiés par l’histologie et le suivi (n = 725 lésions), tandis que dans les 3 autres, les résultats étaient vérifiés à partir des recommandations d’experts (n = 407 lésions). Sur les 6 applications évaluées, seules SkinScan et SkinVision sont encore disponibles, deux ont été retirées du marché après des investigations des autorités américaines et 2 ne sont plus disponibles.

Des études sur un nombre réduit de cas où interviennent des professionnels de santé…

Les auteurs notent de nombreuses insuffisances dans ces études. En effet, elles ne concernent qu’un nombre réduit de cas, avec des taux élevés d’images non exploitables (45 %). Ils déplorent aussi que les études pratiquent un recrutement sélectif : une grande partie des photos sont prises par des praticiens et les lésions douteuses sélectionnées par leurs soins et non par les utilisateurs de smartphone eux-mêmes. Ceci ne permet pas une évaluation de la fiabilité des ces applis quand elles sont utilisées par le grand public, à qui elles sont pourtant destinées en priorité.

Malgré ces limitations, 2 applications ont obtenu le label européen (SkinScan et SkinVision). Les auteurs notent que SkinScan a été évaluée dans une seule étude (15 lésions, dont 5 mélanomes), avec une sensibilité de 0 % et une spécificité de 100 % pour la détection du mélanome. SkinVision a été évaluée dans 2 études (252 lésions, 61 lésions cancéreuses ou pré-cancéreuses) avec une sensibilité de 80 % et une spécificité de 78 % pour la détection de lésions cancéreuses ou précancéreuses. Il s’agit de l’application ayant la fiabilité la plus élevée. Toutefois, dans une population hypothétique de 1 000 adultes, parmi lesquels 3 % auraient un mélanome, 4 mélanomes sur 30 ne seraient pas estimés comme des lésions à haut risque, et plus de 200 personnes feraient l’objet d’un faux positif. Encore faut-il se rappeler que ces performances sont basées sur une utilisation plus fréquente par des professionnels que par le grand public, contrairement à l’objectif initial des applis.

Pour les auteurs, l’actuel processus de régulation de ces applis par algorithmes au niveau de l’Europe, ne permet pas d’assurer une réelle protection des utilisateurs. Ils préconisent que les futures recherches sur le sujet se conforment strictement aux guidelines, incluant les recommandations du STARD (Standard for Reporting of Diagnostic Accuracy) et en tenant compte des futures extensions à la déclaration CONSORT (recommandations pour améliorer la rédaction et la transparence des essais randomisés), concernant les essais touchant à l’intelligence artificielle.

Dr Roseline Péluchon

Références
Freeman Ket coll. : Algorithm based smartphone apps to assess risk of skin cancer in adults: systematic review of diagnostic accuracy studies. BMJ 2020;368:m127. doi.org/10.1136/bmj.m127

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Vos réactions (1)

  • IA et mélanome

    Le 14 février 2020

    Il m'aurait semblé qu'avec une sensibilité de 80%, sur 300 mélanomes examinés 6 (plutôt que 4) n'auraient pas été identifiés ?

    XM

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