A l’évidence, le rôle clé de l’intelligence artificielle (IA) ne fera que croître dans le diagnostic, des maladies en général, à partir d’algorithmes reposant sur des big data épidémiologiques mais « surtout » des cancers en tête de ligne de la médecine de précision. Histopathologie automatique pour classer des profils tumoraux et des sous-types de l’adénocarcinome du poumon ou radiomique pour classer les gliomes selon leur grade, l’intelligence artificielle apparaît particulièrement adaptée à la classification par reconnaissance visuelle. La démarche de cette équipe de de l'Université du Queensland semble alors presque naturelle : ces chercheurs australiens avec des collègues internationaux montrent, dans la revue Nature Medicine, que l’IA permet d’améliorer considérablement la précision du diagnostic du cancer de la peau. Mais la prise de décision thérapeutique reste l'affaire du spécialiste.
L'équipe teste, pour la première fois, cette approche par IA, mais en impliquant toujours des cliniciens et regarde comment cette combinaison Homme-machine améliore la précision du diagnostic et de la prise de décision clinique. Cette combinaison s'avère plus précise que le diagnostique dermatologique seul ou que l'algorithme seul
Combiner l’expertise humaine et artificielle
Le mélanome qui apparaît sur la peau sous la forme d'une tache pigmentée ou par dégénérescence d'un grain de beauté préexistant pourrait avoir trouvé son pire ennemi, sous condition, bien sûr d’aller se faire dépister. Alors que l’IA a lentement commencé à s’imposer en milieu de soins de santé, ses performances sont ici confirmées, « en contexte réel et en interaction avec les cliniciens », précise l’auteur principal, le Pr Janda.
L’IA doit rester un outil clinique pour le spécialiste : bien que l’algorithme démontre une précision très élevée, de niveau « expert », dans plusieurs études médicales basées sur l'image, la question se pose aujourd’hui de savoir si son utilisation a réellement amélioré la pratique clinique. En fait, l’étude montre que l’IA apporte aux dermatologues un soutien de qualité, mais doit répondre à une tâche donnée et en aucun cas se substituer au médecin.
L’objectif est donc d’élargir les diagnostics basés sur l'IA pour soutenir les praticiens au quotidien mais de « laisser » aux spécialistes la prise de décision clinique.
Source: Nature Medicine 22 June 2020 DOI: 10.1038/s41591-020-0942-0 Human–computer collaboration for skin cancer recognition
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