Intelligence artificielle contre dermatologue pour le diagnostic des cancers cutanés : qui gagne ?

N’ayons pas peur des mots : les perspectives ouvertes par ce travail sont révolutionnaires. Les chercheurs de l’université de Stanford ont réussi à enseigner à des « neurones » artificiels (réseau de neurones convolutifs) à effectuer des diagnostics dermatologiques, et plus précisément à diagnostiquer des cancers cutanés avec le même niveau de précision que des dermatologues professionnels !

Les réseaux de neurones convolutifs sont conçus pour reproduire les mécanismes de la vision, ce qui permet par exemple une reconnaissance de caractères ou une reconnaissance faciale, et ils sont capables d’apprentissage. C’est sur ce principe que votre smartphone sait, par exemple, reconnaître sur vos photos des personnes déjà vues et identifiées. Les auteurs ont utilisé le réseau Google’s Inception v3, pré-entraîné à reconnaître plus d’un million d’images. Ils l’ont entraîné au diagnostic dermatologique à l’aide de 129 450 images représentant 2 032 maladies, classées selon une taxonomie cliniquement pertinente.

Des performances comparables

Les performances du réseau neuronal ont été ensuite comparées à celles de 21 dermatologistes pour le diagnostic différentiel entre mélanomes et naevus bénins, et entre carcinomes et lésions épithéliales bénignes, à partir d’images cliniques et dermoscopiques. Le réseau d’intelligence artificielle a été trouvé aussi performant que les dermatologues, avec des niveaux de sensibilité et de spécificité diagnostiques comparables.

On savait déjà que les algorithmes d’intelligence artificielle sont capables de battre les meilleurs champions d’échecs, ou de jeu de go, on peut maintenant envisager qu’ils sachent faire des diagnostics de lésions cutanées de la même façon que les dermatologues. Les auteurs prévoient que les milliards de smartphones connectés que compte la planète fourniront un accès immédiat et peu coûteux à des diagnostics de spécialistes d’importance vitale.  

Dr Daniel Wallach

Références
Esteva A et coll. : Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks.
Nature, 2017 ; 542 : 115–118. doi:10.1038/nature21056

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Vos réactions (1)

  • Diagnostic artificiel

    Le 07 février 2017

    Aide appréciable comme l'imagerie médicale venant assister la décision du praticien mais incapable de la remplacer.

    Dr Justin Vantoru

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