Les chercheurs ont utilisé et entrainé une version modifiée de l'architecture de réseau convolutif Inception V4 de Google / Annals of Oncology.[/caption]
Dans l'article présentant cette étude menée par le professeur de médecine Holger Hänssle, de l'Université de Heildelberg, il est notamment précisé que l'algorithme a "fait moins d'erreurs de diagnostic consistant à voir des mélanomes dans des grains de beauté bénins". Il permet ainsi d'éviter des opérations inutiles aux patients.
En commentaire de l'étude, les professeurs Victoria Mar et Peter Soyer ont également indiqué qu' "aujourd’hui rien ne remplace un examen clinique approfondi". Chaque année, près de 55.000 personnes meurent des suites d'un cancer de la peau et 232.000 mélanomes malins sont détectés.
Ce type d'algorithme peut donc être utile aux médecins, comme un outil supplémentaire leur permettant de poser le diagnostic et non pour les remplacer. Il est en effet important de préciser que la détection précoce d'un mélanome permet d'apporter un traitement plus efficace. Afin d'établir des diagnostics plus tôt, le recours à l'intelligence artificielle car comme le rappellent les chercheurs le cancer "peut être soigné s'il est détecté de manière précoce, mais de nombreux cas ne sont diagnostiqués que quand le cancer est plus avancé et difficile à traiter".
Retrouvez l'étude complète sur Annals of Oncology.
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