L’intelligence artificielle et les dermatologues

Lors du dernier webinar Smart Detection of Skin Cancer Anno 2020 organisé par la Société Royale Belge de Dermatologie et de Vénéréologie en collaboration avec la Belgian Association of Dermato-Oncology, le professeur Harald Kittler (Department of Dermatology, Medical University of Vienna, Vienne, Autriche) a abordé l’apport de l’intelligence artificielle en dermatologie.

Le spécialiste viennois a débuté son exposé en rappelant la phrase «All life is problem solving» (K. Popper). Quel est le problème en dermatologie? Faire le diagnostic des cancers cutanés pigmentés avec la dermoscopie. Quelle place pour l’intelligence artificielle dans ce domaine?

Le professeur Kittler a présenté pour la première fois les points importants d’un article paru quelques jours plus tôt dans Nature Medicine (1). Une étude a mis en évidence, entre autres, une relation inverse entre le gain en termes de diagnostic apporté par l’intelligence artificielle et l’expérience des médecins (1). Les médecins moins expérimentés modifient leur diagnostic plus souvent que les plus expérimentés. Ces derniers ne bénéficient que marginalement de l’apport de la machine, et seulement s’ils n’ont pas confiance dans leur diagnostic initial.

Kittler a aussi montré que la machine n’est pas toute-puissante. Sa capacité à proposer un diagnostic dépend bien entendu du nombre de données qu’elle aura dû intégrer. Mais elle n’est pas capable de tenir compte de l’environnement de la tache cutanée à examiner et elle peut seulement résoudre un problème dans un environnement étroit. Ainsi, dans un test, une tache noire sur une banane avait-elle été diagnostiquée par une machine comme une tumeur maligne…

L’utilisation de l’intelligence artificielle permet d’améliorer le diagnostic d’une tumeur cutanée et d’aider le dermatologue à identifier une lésion, en particulier le médecin le moins expérimenté. Mais elle ne peut pas le remplacer, car il va prendre en compte toutes les autres caractéristiques du patient. L’idée de la «machine» supérieure ou équivalente à l’homme pour poser un diagnostic sur image dans des conditions expérimentales a évolué vers celle d’une coopération, plus prometteuse, entre les deux.

Le professeur Kittler a terminé son exposé en invitant tous les dermatologues désireux d’améliorer leurs compétences dans le diagnostic de modifications cutanées avec un dermatoscope à rejoindre une plateforme de jeu développée à l’Université de Vienne.

> Une adresse: https://dermachallenge.meduniwien.ac.at/

  • Tschandl Ph, et al.  Human-computer collaboration for skin cancer recognition. Nat Med 2020 Jun 22. doi: 10.1038/s41591-020-0942-0. Online ahead of print. En accès libre.

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