{"id":329709,"date":"2021-02-18T01:00:00","date_gmt":"2021-02-18T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/intelligence-artificielle-et-big-data-une-tendance-egalement-en-dermatologie\/"},"modified":"2021-02-18T01:00:00","modified_gmt":"2021-02-18T00:00:00","slug":"intelligence-artificielle-et-big-data-une-tendance-egalement-en-dermatologie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/fr\/intelligence-artificielle-et-big-data-une-tendance-egalement-en-dermatologie\/","title":{"rendered":"Intelligence artificielle et “big data” – une tendance \u00e9galement en dermatologie"},"content":{"rendered":"

Les applications de l’intelligence artificielle (IA) sont notamment tr\u00e8s d\u00e9velopp\u00e9es dans le domaine de la reconnaissance d’images m\u00e9dicales, ce qui constitue un domaine d’application tr\u00e8s int\u00e9ressant pour la dermatologie. Pour une mise en \u0153uvre ad\u00e9quate des innovations num\u00e9riques, la r\u00e9glementation par les autorit\u00e9s sanitaires et les recommandations dans les lignes directrices sont des outils r\u00e9glementaires importants. Beaucoup de choses sont en train de changer \u00e0 cet \u00e9gard.<\/strong><\/p>\n

<\/p>\n

L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus utilis\u00e9e en m\u00e9decine pour soutenir l’expertise humaine, elle est tr\u00e8s actuelle en p\u00e9riode de COVID-19 et devrait prendre de plus en plus d’importance \u00e0 l’avenir. (Fig. 1). <\/span>Les technologies d’IA permettent d’entra\u00eener les ordinateurs \u00e0 traiter de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es et \u00e0 reconna\u00eetre des mod\u00e8les sp\u00e9cifiques dans les donn\u00e9es. (Aper\u00e7u 1). <\/span>Le potentiel de ces applications et les dangers potentiels de l’interaction entre l’intelligence humaine et l’intelligence artificielle font l’objet de nombreuses \u00e9tudes r\u00e9centes. Dans le cadre du congr\u00e8s annuel virtuel de l’EADV de cette ann\u00e9e, des experts internationaux ont r\u00e9sum\u00e9 les connaissances actuelles dans ce domaine.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Opportunit\u00e9s et risques des applications num\u00e9riques dans le domaine de la sant\u00e9<\/h2>\n

L’ing\u00e9nieur et entrepreneur Jacques Biot, ancien pr\u00e9sident de l’\u00c9cole polytechnique de Paris, a montr\u00e9 dans son expos\u00e9 que les applications bas\u00e9es sur l’intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la sant\u00e9 peuvent comporter, outre certains risques, de nombreuses opportunit\u00e9s et contribuer \u00e0 \u00e9conomiser des ressources [1]. Face \u00e0 l’augmentation des volumes de donn\u00e9es, les solutions de gestion efficace des donn\u00e9es gagnent en importance et peuvent constituer un \u00e9l\u00e9ment important de la m\u00e9decine personnalis\u00e9e, conclut une publication de Matheney et al. parue cette ann\u00e9e. [2]. Dans le contexte de la mise en \u0153uvre des technologies num\u00e9riques dans le secteur de la sant\u00e9, la r\u00e9glementation est un outil important. Les \u00c9tats-Unis ont beaucoup \u00e9volu\u00e9 dans ce domaine ces derniers temps. En avril 2018, la FDA (US Food and Drug Administration) a approuv\u00e9 un dispositif m\u00e9dical qui utilise des algorithmes d’IA pour la d\u00e9tection pr\u00e9coce de la r\u00e9tinopathie. Il s’agit de la premi\u00e8re approbation par la FDA d’un dispositif qui peut \u00eatre utilis\u00e9 ind\u00e9pendamment de l’\u00e9valuation d’un m\u00e9decin [3]. En outre, dans le cadre du “Digital Health Innovation Action Plan”, la FDA a \u00e9labor\u00e9 un cadre r\u00e9glementaire sp\u00e9cifique pour l’impl\u00e9mentation de m\u00e9thodes d’IA dans les logiciels m\u00e9dicaux (“Software as a medical device”, SaMD) [4]. La traduction des connaissances scientifiques en applications cliniques, y compris la certification par les autorit\u00e9s sanitaires, est l’un des grands d\u00e9fis du secteur de la sant\u00e9 num\u00e9rique. En r\u00e9sum\u00e9, les applications d’IA joueront un r\u00f4le de plus en plus important dans la m\u00e9decine de pr\u00e9cision, dans l’optimisation de l’utilisation des ressources et dans l’acc\u00e8s aux services de sant\u00e9, quel que soit le lieu o\u00f9 se trouvent les personnes. La collaboration multidisciplinaire est essentielle pour le d\u00e9veloppement et la mise en \u0153uvre d’applications num\u00e9riques viables, y compris la r\u00e9glementation par les autorit\u00e9s sanitaires et autres instances.<\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Diagnostic du cancer de la peau assist\u00e9 par IA<\/h2>\n

Le Dr Josep Malvehy, du service de dermatologie de l’h\u00f4pital universitaire de Barcelone [5], a fait un expos\u00e9 sur l’utilisation des applications num\u00e9riques dans le diagnostic des l\u00e9sions pigment\u00e9es. Les r\u00e9sultats d’une exp\u00e9rience men\u00e9e par l’universit\u00e9 MedUni de Vienne, publi\u00e9s cette ann\u00e9e dans la revue Nature, montrent que l’assistance d’un outil d’intelligence artificielle peut am\u00e9liorer la pr\u00e9cision de l’\u00e9valuation diagnostique [6]. Des images dermatoscopiques de l\u00e9sions cutan\u00e9es b\u00e9nignes et malignes ont \u00e9t\u00e9 pr\u00e9sent\u00e9es \u00e0 302 m\u00e9decins pour \u00e9valuation, d’abord sans puis avec l’aide de l’intelligence artificielle. Il y avait trois variantes : Dans le premier cas, l’IA montrait \u00e0 l’examinateur les probabilit\u00e9s de tous les diagnostics possibles, dans le deuxi\u00e8me cas, la probabilit\u00e9 d’une modification maligne, et dans le troisi\u00e8me cas, une s\u00e9lection d’images similaires avec des diagnostics connus, comparable \u00e0 une recherche d’images via Google. Il s’est av\u00e9r\u00e9 que, dans le premier cas, la collaboration avec l’IA a am\u00e9lior\u00e9 la pr\u00e9cision du diagnostic des enqu\u00eateurs de plus de 10%. Ces r\u00e9sultats confirment ceux d’\u00e9tudes ant\u00e9rieures. Dans d’une \u00e9tude publi\u00e9e l’ann\u00e9e derni\u00e8re par Tschandl et al., dans laquelle 511 m\u00e9decins humains ont affront\u00e9 139 algorithmes de reconnaissance d’image (77 laboratoires diff\u00e9rents dans le monde) pour \u00e9valuer des l\u00e9sions pigment\u00e9es dans le cadre du d\u00e9fi ISIC de l’International Skin Imaging Collaboration [7]. Les machines ont appris \u00e0 partir d’une base de donn\u00e9es d’images contenant plus de 10 000 images prises au microscope optique et repr\u00e9sentant sept classes diff\u00e9rentes de l\u00e9sions pigment\u00e9es de la peau. Dans le cadre de l’exp\u00e9rience, tous les participants ont \u00e9t\u00e9 soumis au hasard sur une plateforme en ligne \u00e0 30 images provenant d’un pool de nouvelles photos non disponibles dans la base de donn\u00e9es d’images. Si les programmes de reconnaissance d’images ont obtenu des r\u00e9sultats l\u00e9g\u00e8rement meilleurs, ils ne peuvent toutefois pas, avec leurs capacit\u00e9s actuelles, remplacer les humains, concluent les auteurs, car le diagnostic d’un patient implique \u00e9galement l’observation de l’\u00e9volution et l’interpr\u00e9tation dans un contexte global. Mais ces deux \u00e9tudes montrent le potentiel des applications d’IA comme outil de soutien dans le domaine du diagnostic du cancer de la peau. L’orateur conclut en soulignant l’importance de la r\u00e9glementation pour le d\u00e9veloppement et l’utilisation d’applications dans le monde r\u00e9el. (encadr\u00e9). <\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n

Source : EADV 2020<\/em>
\n <\/p>\n

Litt\u00e9rature :<\/p>\n

    \n
  1. Biot J : Cons\u00e9quences du deep learning pour le syst\u00e8me de sant\u00e9. Jacques Biot, Paris. Intelligence artificielle et donn\u00e9es massives, EADV Vienne (virtuel), 29.10.2020<\/li>\n
  2. Matheny ME, et al : Artificial Intelligence in Health Care. Un rapport de l’Acad\u00e9mie Nationale de M\u00e9decine. JAMA 2020 ; 323(6) : 509-510.<\/li>\n
  3. U.S. Food & Drug Administration : FDA permits marketing of artificial intelligence- based device to detect certain diabetes-related eye problems, www.fda.gov\/news-event. Dernier appel 02.11.2020<\/li>\n
  4. U.S. Food & Drug Administration : Software as a Medical Device (SaMD), www.fda.gov\/medical-devices\/digital-health-center-excellence<\/li>\n
  5. Malvehy J : Diagnostic des l\u00e9sions pigment\u00e9es. Dr Josep Malvehy, intelligence artificielle et big data, EADV Vienne (virtuel), 29.10.2020<\/li>\n
  6. Tschandl P, et al : Collaboration homme-ordinateur pour la d\u00e9tection du cancer de la peau. Nature Medicine 2020 ; 26 : 1229-1234.<\/li>\n
  7. Tschandl P, et al. : Comparaison de la pr\u00e9cision des lecteurs humains versus algorithmes d’apprentissage machine pour la classification des l\u00e9sions de la peau pigment\u00e9e : une \u00e9tude diagnostique internationale ouverte bas\u00e9e sur le web. Lancet Oncol 2019 ; 20(7) : 938-947.<\/li>\n
  8. Krittanawong C, et al : Deep learning for cardiovascular medicine : a practical primer. Eur Heart J 2019 ; 40(25) : 2058-2073.<\/li>\n
  9. Keutzer L, Simonsson USH : Medical Device Apps : An Introduction to Regulatory Affairs for Developers. JMIR Mhealth Uhealth 2020 ; 8(6) : e17567.<\/li>\n
  10. Medical Device Regulation (MDR [EU]) 2017\/745, https:\/\/eur-lex.europa.eu, derni\u00e8re consultation 02.11.2020<\/li>\n
  11. Suisse num\u00e9rique, www.digitalerdialog.ch\/de\/neue-schwerpunkte-fur-die-digitale-schweiz, derni\u00e8re consultation 02.11.2020<\/li>\n
  12. Interpharma, www.interpharma.ch\/themen\/fuhrend-in-forschung-entwicklung\/mit-hochwertigen-gesundheitsdaten-medizinischen-fortschritt-sichern\/kuenstliche-intelligenz-ki\/, derni\u00e8re consultation 02.11.2020<\/li>\n<\/ol>\n

     <\/p>\n

    DERMATOLOGIE PRAXIS 2020 ; 30(6) : 55-56 (publi\u00e9 le 9.12.20, ahead of print)<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Les applications de l’intelligence artificielle (IA) sont notamment tr\u00e8s d\u00e9velopp\u00e9es dans le domaine de la reconnaissance d’images m\u00e9dicales, ce qui constitue un domaine d’application tr\u00e8s int\u00e9ressant pour la dermatologie. Pour…<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":102684,"comment_status":"closed","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","cat_1_feature_home_top":false,"cat_2_editor_pick":false,"csco_eyebrow_text":"Technologie de sant\u00e9 num\u00e9rique","footnotes":""},"category":[11362,11482,11535,11549],"tags":[21211,16604,18497],"powerkit_post_featured":[],"class_list":["post-329709","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-dermatologie-et-venerologie","category-prevention-et-soins-de-sante","category-rapports-de-congres","category-rx-fr","tag-big-data-fr","tag-eadv-fr","tag-sante-numerique","pmpro-has-access"],"acf":[],"publishpress_future_action":{"enabled":false,"date":"2026-05-08 13:14:20","action":"change-status","newStatus":"draft","terms":[],"taxonomy":"category","extraData":[]},"publishpress_future_workflow_manual_trigger":{"enabledWorkflows":[]},"wpml_current_locale":"fr_FR","wpml_translations":{"it_IT":{"locale":"it_IT","id":329710,"slug":"intelligenza-artificiale-e-big-data-una-tendenza-anche-in-dermatologia","post_title":"Intelligenza artificiale e 'big data' - una tendenza anche in dermatologia","href":"https:\/\/medizinonline.com\/it\/intelligenza-artificiale-e-big-data-una-tendenza-anche-in-dermatologia\/"},"pt_PT":{"locale":"pt_PT","id":329711,"slug":"inteligencia-artificial-e-grandes-dados-tambem-uma-tendencia-em-dermatologia","post_title":"Intelig\u00eancia artificial e \"grandes dados\" - tamb\u00e9m uma tend\u00eancia em dermatologia","href":"https:\/\/medizinonline.com\/pt-pt\/inteligencia-artificial-e-grandes-dados-tambem-uma-tendencia-em-dermatologia\/"},"es_ES":{"locale":"es_ES","id":330044,"slug":"inteligencia-artificial-y-big-data-tambien-una-tendencia-en-dermatologia","post_title":"Inteligencia artificial y \"big data\", tambi\u00e9n una tendencia en dermatolog\u00eda","href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/inteligencia-artificial-y-big-data-tambien-una-tendencia-en-dermatologia\/"}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/medizinonline.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/329709","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/medizinonline.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/medizinonline.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=329709"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/329709\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/102684"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/medizinonline.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=329709"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/category?post=329709"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=329709"},{"taxonomy":"powerkit_post_featured","embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/powerkit_post_featured?post=329709"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}