Mélanome : comment l’IA permet de le détecter de façon quasi-certaine

Des chercheurs ont mis au point une intelligence artificielle capable de détecter les mélanomes cutanés avec 94,5 % de précision. 

En 2023, 17.922 cas de mélanomes cutanés ont été diagnostiqués, selon le Panorama des cancers en France édition 2025. Actuellement, la méthode de dépistage de ce cancer de la peau repose sur un examen visuel, réalisé par un dermatologue, qui vise à repérer les taches ou les grains de beauté suspects. 

Une IA qui analyse les lésions dermatologique et les données du patient

Mais ces spécialistes pourraient bientôt être aidés par un outil technologique très efficace. Dans une nouvelle étude, publiée dans la revue Information Fusion, des chercheurs de l’Université nationale d'Incheon, en Corée du Sud, ont mis au point une intelligence artificielle capable de dépister le mélanome avec 94,5 % de précision. 

"Le cancer de la peau, en particulier le mélanome, est une maladie pour laquelle le dépistage précoce est absolument déterminant pour les chances de survie, explique le professeur Gwangill Jeon, l’un des auteurs, dans un communiqué. Le mélanome étant difficile à diagnostiquer uniquement à partir de son apparence, j’ai compris la nécessité de développer des technologies d’intelligence artificielle capables de prendre en compte à la fois les images et les informations cliniques des patients.”

Comparée aux autres intelligences artificielles déjà créées pour diagnostiquer le cancer de la peau, celle-ci analyse les photos des lésions dermatologiques ainsi - ce qui est nouveau - que les données du patient. Il s’agit plus précisément de son âge, son sexe ainsi que de la localisation du problème cutanée. De cette façon, cette nouvelle intelligence artificielle se rapproche du raisonnement du dermatologue, qui prend en compte plusieurs facteurs pour émettre un diagnostic.

Dépister les mélanomes avec 94,5 % de précision grâce à l'IA

Pour la mise au point de cette intelligence artificielle, les chercheurs l’ont entraînée sur plus de 33.000 images associées à des données cliniques. Résultat : celle-ci a réussi à dépister les mélanomes avec 94,5 % de précision. Les auteurs notent que l’outil est aussi capable d’identifier les éléments les plus importants pour établir un bon diagnostic, comme la taille ou la localisation de la lésion.

"Ce modèle n'est pas uniquement destiné à la recherche académique, souligne Gwangill Jeon. Il pourrait devenir un outil concret et transformer le dépistage du mélanome dans la pratique réelle. Ces travaux peuvent être directement appliqués au développement d'un système d'intelligence artificielle analysant à la fois les images de lésions cutanées et les informations de base du patient afin de permettre la détection précoce du mélanome.”

Avant d’être utilisé par les dermatologues pour les aider au diagnostic, des recherches supplémentaires devront être menées. À terme, cet outil pourrait être très intéressant, notamment dans le contexte de pénurie actuelle de cette spécialité en France. Selon la Société Française de Dermatologie (SFD), en dix ans, la France a perdu plus de 1.000 dermatologues, qui n’en compte actuellement plus que 2.928 dermatologues en activité... Un chiffre jugé “largement insuffisant” par la SFD.