Actualité Recherche : Un réseau de neurones convolutif deep learning plus efficace que...

Pour approfondir le sujet

L’intelligence artificielle en matière de radiologie au coeur du livre blanc de l’Association canadienne des radiologistes

Le domaine de la santé s'intéresse toujours davantage aux applications des nouvelles technologies. Prévention, diagnostic et traitement pourraient en effet se voir facilités grâce...

Un système basé sur l’intelligence artificielle pour détecter les cancers de la prostate mis au point par des chercheurs chinois

À l'occasion du 33e Congrès de l'Association Européenne d'Urologie qui a lieu du 16 au 20 mars à Copenhague, une équipe de chercheurs a...

La construction d’une vision partagée des questions éthiques liées à l’intelligence artificielle au centre des préoccupations de l’UNESCO

Ce mardi a débuté la 40e session de la Conférence générale de l'UNESCO devant les représentants des 193 États membres et des 11 Membres...

L’intelligence artificielle pour améliorer la survie des patientes atteintes du cancer des ovaires

Des chercheurs de l’Imperial College de Londres et de l’Université de Melbourne ont développé un logiciel permettant de prédire de façon plus précise les...

Recherche : Un réseau de neurones convolutif deep learning plus efficace que 58 dermatologues pour diagnostiquer des mélanomes

Ce lundi 28 mai, une équipe de chercheurs allemands, français et américains ont publié dans la revue Annals of Oncology leur étude concernant la détection de mélanomes. Ils sont parvenus à développer un réseau de neurones convolutifs deep learning et ont comparé les résultats aux diagnostics de 58 dermatologues internationaux, dont 30 experts. L’algorithme s’est avéré capable de détecter un cancer de la peau, à partir d’une série de photos, avec un taux d’efficacité de 95%.

Une étude américaine de 2017 avait déjà travaillé sur le sujet et comparé leur algorithme aux résulats de 21 dermatologues comme le rappelle Sciences et Avenir avec AFP. Pour ces nouvelles recherches, l’équipe internationale a développé un algorithme qui a pu étudier plus de 100.000 images annotées de lésions de la peau et grains de beauté. Après entraînement, l’architecture de réseau convolutif Inception V4 de Google utilisée par les chercheurs s’est montrée capable de distinguer les images de mélanomes dans 95% des cas contre 89% pour les dermatologues. Les performances ont ensuite été comparées à celles des 5 meilleurs algorithmes du International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) challenge de 2016.

Les chercheurs ont utilisé et entrainé une version modifiée de l’architecture de réseau convolutif Inception V4 de Google / Annals of Oncology.

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.

Johanna Diaz

Partager l'article

Lancement du Collectif International technologique Intelligence Artificielle du Village Francophone à l’occasion de Vivatech

Le Village Francophone, moteur de l'animation de délégations francophones lors d'événements nationaux et internationaux, a lancé son collectif IA ce mardi 16/06 à l'occasion...

TALia : le laboratoire de recherche de onepoint et Télécom Paris autour du traitement du langage naturel

Télécom Paris, école d'ingénieur spécialisée dans le numérique, et onepoint, une entreprise française spécialisée dans la transformation numérique, vont lancer ensemble un laboratoire de...

Tractable, spécialiste des solutions de vision par ordinateur pour les assurances, devient une licorne

Tractable, une entreprise développant des systèmes d'intelligence artificielle au service de la gestion des sinistres et accidents vient de lever la somme de 60...

Le projet CETI : comprendre la langue des cachalots grâce à des outils d’intelligence artificielle

Comprendre la langue utilisée par les animaux est un des enjeux de certains scientifiques : c'est notamment le cas de Denise Herzing qui étudie,...