La médecine personnalisée désigne un diagnostic et une thérapie ciblés sur chaque patient, qui font également appel aux technologies numériques et à l’intelligence artificielle (IA). Il s’agit d’une tendance d’avenir, notamment en dermatologie. Les solutions numériques et basées sur l’IA prennent de plus en plus d’importance et constituent des outils techniques précieux, mais les experts s’accordent à dire qu’elles ne remplaceront pas les dermatologues à l’avenir.
Dans un rapport publié cette année en Journal de l’Académie européenne de dermatologie et de vénéréologie Roderick Hay, professeur émérite et ancien président de l’université de Cambridge, a répondu à l’interview. Fondation internationale pour la dermatologie à la question de savoir quel sera le plus grand défi en dermatologie dans les 10 prochaines années : “Concilier un ensemble de techniques de prise de décision basées sur l’IA avec les exigences d’un système de santé humain et centré sur le patient” [1]. Interrogé sur la prochaine avancée dans son domaine de prédilection, les infections cutanées, le professeur Hay a cité l’introduction généralisée des tests antigéniques et moléculaires au point d’intervention, qui remplaceront en grande partie les tests de laboratoire traditionnels et permettront d’établir un diagnostic rapide et fiable dans tous les contextes.
L’IA, bras droit des dermatologues
Dans un article publié l’année dernière dans le Journal of Clinical Medicine sur les développements actuels et les tendances futures dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) en dermatologie, la conclusion était que l’IA ne peut pas remplacer les dermatologues, mais qu’elle peut faciliter la pratique quotidienne en optimisant les soins aux patients [2]. Pour cela, il faut être prêt à s’intéresser aux technologies d’IA et à acquérir le savoir-faire correspondant, expliquent les auteurs [2]. Un domaine d’application de l’IA dans lequel un niveau très élevé a déjà été atteint est la reconnaissance et l’analyse d’images numériques. Les auteurs soulignent toutefois qu’il ne s’agit là que d’un aspect du diagnostic et du traitement cliniques et qu’il s’agit, dans la pratique quotidienne, de combiner les acquis techniques avec les qualités du professionnel de la santé [2,3]. Par rapport aux humains, les modèles d’IA ont besoin de beaucoup plus de données pour être entraînés. Entre autres, parce qu’ils apprennent des associations statistiques plutôt que des relations de cause à effet. Toutefois, si cela est possible, les modèles d’IA peuvent fournir des sorties extrêmement précises et fiables [4]. Par exemple, un scanner à 360° permet de créer une carte de toutes les lésions cutanées et de photographier les patients de la tête aux pieds et sous tous les angles de manière automatisée et standardisée en quelques minutes (“Body Map”) [2]. Un logiciel spécial peut comparer avec précision les images prises à différents moments de l’examen et détecter tout type de changement grâce à l’intelligence artificielle et le présenter au dermatologue pour évaluation [5–7].
Outre les scanners corporels 3D pour le diagnostic et le suivi, les applications d’IA capables de détecter les maladies cutanées courantes avec une grande précision ou les montres intelligentes capables de collecter différents biomarqueurs font partie des développements récents basés sur l’IA qui font progresser la médecine de précision et les soins médicaux personnalisés [8]. Un grand potentiel réside également dans l’amélioration de l’efficacité des processus administratifs, ainsi que dans le stockage et la transmission des données des patients.
Littérature :
- Hay RJ : Pioneers in Dermatology and Venereology : An Interview with Professor Roderick James Hay. JEADV 2023 ; 37 : 18-20.
- Li Z, et al : Intelligence artificielle dans l’analyse d’image dermatologique : développements actuels et tendances futures. J Clin Med 2022 Nov 18 ; 11(22) : 6826.
www.mdpi.com/2077-0383/11/22/6826#,(dernier appel 19.10.2023) - Batbaatar E, et al. : Determinants of Patient Satisfaction : A Systematic Review. Perspect. Public Health 2017 ; 137 : 89-101.
- “Comment l’IA améliore la dermatologie”, https://hub.hslu.ch/informatik/wie-ki-die-dermatologie-verbessert,(dernière consultation 19.10.2023)
- Muñoz-López C, et al : Performance d’un réseau neuronal profond en télédermatologie : une étude diagnostique prospective monocentre. JEADV 2021 ; 35 : 546-553.
- Coates SJ, Kvedar J, Granstein RD : Teledermatology : From Historical Perspective to Emerging Techniques of the Modern Era : Part I : History, Rationale, and Current Practice. JAAD 2015 ; 72 : 563-566.
- Sinclair R, Meah N, Arasu A : Contrôles de la peau en soins primaires. Aust J Gen Pract 2019 ; 48 : 614-619.
- “Dix thèses sur la dermatologie numérique”, BVDD, 14.02.2023.
DERMATOLOGIE PRATIQUE 2023 ; 33(5) : 43
