Cancer
Cancer de la peau : une IA capable de détecter les mélanomes, même sur les peaux foncées
Des chercheurs ont développé une Intelligence Artificielle (IA) qui a la capacité de détecter les mélanomes quelle que soit la teinte de la peau.
- Par Sophie Raffin
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- AndreyPopov/istock
"Le principal problème des modèles actuels de détection du cancer de la peau par IA est qu'ils sont plus efficaces pour détecter le mélanome sur les peaux claires et ont souvent des difficultés à le détecter sur les peaux foncées. Par conséquent, lorsque le mélanome est détecté chez des patients à la peau foncée, le diagnostic est généralement posé à un stade plus avancé", explique le Dr Hayan Lee de l’université Temple (Philadelphie, USA).
Le scientifique et son équipe ont ainsi développé un outil capable de repérer les mélanomes sur tous les types de carnation. Il a été présenté dans la revue Journal of Imaging.
Cancer de la peau : une IA détecte mieux les mélanomes quelle que soit la couleur de peau
Pour être efficaces, les algorithmes des intelligences artificielles ont besoin de données… beaucoup de données. Or, les datas concernant les patients touchés par un cancer de la peau avec la peau foncée sont assez peu fournies. Elles préviennent d’études restreintes que cela soit en termes de durée, d’échantillon ou de lieu (fréquemment un seul pays est observé).
Plus de 80 000 images d'affections dermatologiques transmises à l'IA
Pour développer un outil de diagnostic de mélanome par IA plus précis, l'équipe a commencé par s'appuyer sur l'échelle Monk Skin Tone (MST) au lieu de la très utilisée classification de Fitzpatrick. Cette nouvelle échelle propose 10 nuances de peau (contre 6 phototypes). Ce qui lui permet de travailler avec une gamme plus étendue de carnations humaines par rapport à l’autre. Puis, les chercheurs ont intégré une nouvelle méthode, appelée MST-AI, pour que l'algorithme puisse identifier précisément la couleur de la peau du patient.
Plus de 80.000 images d'affections dermatologiques ont été transmises à l’IA pour déterminer sa capacité à différencier correctement les lésions cutanées bénignes et malignes en fonction de la teinte de la peau.
"Nos résultats montrent que MST-AI fournit des estimations de teint plus précises et fiables que les autres méthodes, sur la base de scores d'évaluation reconnus. Il contribue à corriger les déséquilibres de teint dans de vastes ensembles de données dermatologiques, créant ainsi une base plus solide pour un diagnostic précis et équitable", explique le Dr Hayan Lee dans un communiqué.
Mélanome sur peau foncée : cet outil pourrait réduire les écarts de détection
Les chercheurs espèrent que leur IA permettra d’améliorer et d'accélérer le diagnostic des mélanomes, mais aussi de réduire les écarts de prise en charge du cancer de la peau observés entre les carnations.
En effet, si les personnes ayant une peau foncée ont beaucoup moins de risque de développer un cancer de la peau que les Caucasiens, leur risque n’est pas nul. Les mélanomes représentent 1 à 2 % des cancers des personnes d’origine africaine, 2 à 4 % des cas chez les Asiatiques et 4 à 5 % des tumeurs malignes chez les Hispaniques.
Par ailleurs, ces patients font face à un risque important de retard de diagnostic, prévient la Skin Cancer Foundation. "Les patients noirs sont plus de trois fois plus susceptibles de recevoir un diagnostic de mélanome à un stade avancé que les patients blancs non hispaniques. 52 % des patients noirs non hispaniques et 26 % des patients hispaniques reçoivent un diagnostic initial de mélanome à un stade avancé, contre 16 % des patients blancs non hispaniques". Les malades d’origine africaine présentent également un taux de survie à 5 ans inférieur aux Caucasiens (70 % contre 94 %).
