Cancer de la peau : une IA qui analyse une photo comme un dermatologue

Pourquoi le cancer de la peau est-il difficile à repérer ?

Le cancer de la peau est le cancer le plus fréquent chez l'être humain. Il se diagnostique d'abord à l'œil : un premier examen clinique, puis parfois un examen à la loupe spéciale appelée dermoscopie, une biopsie (on prélève un petit morceau de peau) et enfin l'analyse au microscope.

Le problème est que les lésions de la peau se ressemblent souvent beaucoup d'une maladie à l'autre. Une tache bénigne et un mélanome, la forme la plus dangereuse de cancer de la peau, peuvent paraître proches pour un œil non entraîné. Trier ces images automatiquement était considéré comme une tâche très difficile pour un ordinateur.

C'est pourquoi le dépistage dépend beaucoup de l'expérience du médecin et de l'accès à un spécialiste. Dans bien des endroits, voir un dermatologue demande du temps, alors que repérer tôt une lésion dangereuse est précisément ce qui compte.

Comment les chercheurs ont-ils entraîné l'IA ?

L'équipe a utilisé un réseau de neurones convolutif : un programme qui apprend à reconnaître des motifs dans les images, un peu comme on apprend à reconnaître des visages à force d'en voir. Il a reçu uniquement les pixels des photos et le nom de la maladie correspondante, sans règle écrite à la main.

Pour l'entraîner, ils ont rassemblé 129 450 images cliniques couvrant 2 032 maladies différentes, soit une base de données bien plus grande que toutes celles utilisées auparavant. Ensuite, ils ont testé le programme contre 21 dermatologues certifiés, sur des images dont le diagnostic avait été confirmé par biopsie.

Qu'est-ce que l'IA a réussi à faire ?

Deux situations ont été testées. La première : distinguer les carcinomes des kératinocytes (les cancers de la peau les plus courants) des kératoses séborrhéiques, des lésions bénignes. La seconde : distinguer les mélanomes malins des grains de beauté bénins, ce qui correspond au cancer de la peau le plus mortel.

Dans les deux cas, le réseau de neurones a obtenu des performances comparables à celles de tous les experts testés. Les auteurs concluent que cette intelligence artificielle sait classer le cancer de la peau avec un niveau de compétence proche de celui des dermatologues.

Les auteurs soulignent aussi que le programme n'a reçu que des pixels et des étiquettes de maladies, sans règle écrite à la main sur l'aspect d'un mélanome. Il a donc trouvé lui-même les indices visuels utiles, à partir d'un très grand nombre d'exemples.

Qu'est-ce que cela peut changer pour les patients ?

Les auteurs voient dans ce résultat une piste pour étendre l'accès aux dermatologues en dehors des cabinets. Ils rappellent que les smartphones sont très répandus et que, équipés de ce type de programme, ils pourraient offrir un accès peu coûteux et large à des soins de diagnostic importants.

Cela ne veut pas dire qu'une photo envoyée depuis chez soi remplace une consultation. Pour l'instant, c'est une démonstration sérieuse que l'ordinateur peut apprendre à reconnaître ces lésions, et une raison de poursuivre les recherches.

Quelles sont les limites de cette étude ?

Le test portait sur des images choisies, avec un diagnostic déjà confirmé par biopsie, et sur deux questions précises. Ce n'est pas la même chose que la vraie vie, où les photos sont de qualité variable et où le médecin dispose de bien d'autres informations, comme l'histoire du patient.

L'étude ne prouve pas que les patients vivent mieux grâce à l'outil. Pour cela, il faudrait des essais menés auprès de vrais patients, avec un suivi dans le temps. Le diagnostic et la décision de traitement restent l'affaire des médecins.