IA contre cancer de la peau

La détection précoce est essentielle pour survivre au mélanome, un type de tumeur maligne responsable de plus de 70 % des décès liés au cancer de la peau dans le monde, mais les lésions cutanées pigmentées (SPL) suspectes sont si courantes qu'il est impossible pour les médecins de toutes les vérifier. Les chercheurs du MIT ont maintenant développé un outil capable d'analyser les photos de peau prises avec un smartphone pour déterminer quels SPL doivent être évalués par un dermatologue.

Les chercheurs, qui comprennent les professeurs Martha Gray, SM '81, PhD '86, James Collins et Regina Barzilay et le postdoc Luis Soenksen, PhD '20, ont utilisé des réseaux de neurones à convolution profonde, des algorithmes d'apprentissage automatique souvent utilisés pour classer les images.

COURTOISIE DES CHERCHEURS

L'équipe a demandé à des dermatologues de classer visuellement les lésions dans 20 388 images de 133 patients de l'hôpital Gregorio Marañón de Madrid et un certain nombre d'images accessibles au public. Le système a été formé sur 80 % de ces images et testé avec le reste. Il a distingué plus de 90,3 % des SPL des lésions non suspectes, de la peau et des antécédents complexes. Il a également été en mesure de classer le niveau de suspicion.

Notre rechercher suggère que les systèmes tirant parti de la vision par ordinateur et des réseaux de neurones profonds, quantifiant ces signes communs, peuvent atteindre une précision comparable à celle des dermatologues experts, déclare Soenksen. Les dépistages pourraient être effectués lors des visites de soins primaires de routine, ou même par les patients eux-mêmes.

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