Grâce à l’intelligence artificielle, détecter un mélanome à un stade très précoce est désormais possible. Un nouvel algorithme de deep learning développé par des scientifiques de Harvard et du MIT affiche des résultats avoisinant les 90 % de réussite, rapportait le Wyss Institute le 16 février.
Pour parvenir à ces résultats, ils ont appliqué une méthode couramment utilisée par les dermatologues, connue sous le nom de « vilain petit canard ».
C’est un concept selon lequel la plupart des grains de beauté d’un individu se ressemblent. Ceux qui ne le sont pas, lesdits vilains petits canards, sont reconnus comme un signe d’alerte du mélanome.
L’équipe a intégré la méthode en créant des cartes 3D de toutes les lésions d’une image donnée – réparties sur le dos d’un patient, par exemple – et a effectué des calculs sur l’étrangeté des caractéristiques de chaque lésion. Mise à l’épreuve chez 68 patients différents, les lésions individuelles ont reçu un score basé sur la gravité de leurs caractéristiques, les évaluations étant comparées à celles effectuées par trois dermatologues qualifiés. L’algorithme était d’accord avec le diagnostic des dermatologues 88 % du temps.
Publié le 01/03/2021 par Wyss Institute
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