{"id":332212,"date":"2023-01-27T01:00:00","date_gmt":"2023-01-27T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/algorithme-de-deep-learning-pour-accelerer-levaluation-dermatopathologique\/"},"modified":"2023-01-27T01:04:50","modified_gmt":"2023-01-27T00:04:50","slug":"algorithme-de-deep-learning-pour-accelerer-levaluation-dermatopathologique","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/fr\/algorithme-de-deep-learning-pour-accelerer-levaluation-dermatopathologique\/","title":{"rendered":"Algorithme de deep learning pour acc\u00e9l\u00e9rer l’\u00e9valuation dermatopathologique"},"content":{"rendered":"\n

Les algorithmes bas\u00e9s sur l’IA ont le potentiel de soutenir l’\u00e9tablissement de diagnostics dermatopathologiques \u00e0 l’avenir. Actuellement, de nombreux efforts de recherche sont en cours dans ce domaine. Entre autres, un algorithme d’apprentissage profond a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9, qui peut \u00eatre utilis\u00e9 pour la d\u00e9tection des carcinomes basocellulaires et des carcinomes \u00e9pidermo\u00efdes. L’objectif est d’obtenir une \u00e9valuation rapide et pr\u00e9cise bas\u00e9e sur l’IA.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Le Dr Daniel Otero Baguer, du Centre de technomath\u00e9matiques de l’Universit\u00e9 de Br\u00eame, a montr\u00e9 comment l’intelligence artificielle (IA) peut \u00eatre utilis\u00e9e pour le traitement des coupes histologiques en vue de la d\u00e9tection du cancer de la peau [1]. L’IA devrait un jour aider les dermatopathologues \u00e0 examiner les coupes de tissus histologiques en moins de temps, sans pour autant compromettre la qualit\u00e9 des r\u00e9sultats d’\u00e9valuation, a expliqu\u00e9 l’orateur. Pour cela, un algorithme d’apprentissage profond a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9, capable de d\u00e9tecter les carcinomes basocellulaires (BCC) et les carcinomes \u00e9pidermo\u00efdes (SCC) et de mesurer les tumeurs [2]. En outre, un rapport automatis\u00e9 est g\u00e9n\u00e9r\u00e9, qui peut \u00eatre contr\u00f4l\u00e9 et adapt\u00e9 par le m\u00e9decin. Actuellement, un outil est en cours de d\u00e9veloppement en \u00e9troite collaboration avec des dermatopathologues afin de combler l’\u00e9cart entre les r\u00e9sultats de la recherche et l’utilisation quotidienne en routine, a d\u00e9clar\u00e9 le Dr Otero Baguer.<\/p>\n\n

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L’outil d’IA fait preuve d’une sensibilit\u00e9 et d’une sp\u00e9cificit\u00e9 remarquables<\/h2>\n\n

Depuis avril 2021, l’installation test est en cours au service de dermatopathologie de Duisburg-Essen, pr\u00e9cise le chercheur [1]. Au total, 3527 \u00e9chantillons BCC ont \u00e9t\u00e9 analys\u00e9s avec l’algorithme d’apprentissage en profondeur. Bien qu’il y ait eu des faux n\u00e9gatifs et des faux positifs, il s’agit d’une m\u00e9thode tr\u00e8s prometteuse avec une sp\u00e9cificit\u00e9 d’environ 98% et une sensibilit\u00e9 d’environ 99%. “Nous essayons bien s\u00fbr d’am\u00e9liorer continuellement l’algorithme d’apprentissage en profondeur”, a d\u00e9clar\u00e9 le Dr Otero Baguer [1]. L’objectif n’est pas de remplacer les dermatopathologues, mais de soutenir leur travail, explique le chercheur. Les d\u00e9cisions bas\u00e9es sur l’IA doivent \u00eatre \u00e9valu\u00e9es par le m\u00e9decin, l’ensemble de la proc\u00e9dure permettant de gagner du temps par rapport \u00e0 l’absence d’utilisation de l’intelligence artificielle. L’outil d’IA mesure automatiquement l’\u00e9paisseur des tumeurs d\u00e9tect\u00e9es. L\u00e0 encore, l’application d’IA se serait tromp\u00e9e dans certains cas, mais le bilan global est satisfaisant : l’algorithme de deep learning a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 sur 3315 \u00e9chantillons et le pathologiste a d\u00fb corriger la mesure de la tumeur pour 339 d’entre eux (10,23%) (tableau 1) [1]. Ces erreurs seraient tr\u00e8s rapidement visibles pour le dermatopathologue.<\/p>\n\n

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Impl\u00e9mentation pr\u00e9vue pour d’autres entit\u00e9s tumorales<\/h2>\n\n

Cette m\u00e9thodologie innovante a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 mise en \u0153uvre pour la d\u00e9tection des carcinomes \u00e9pidermo\u00efdes (SCC). Il a \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9 que le m\u00eame r\u00e9seau neuronal pouvait distinguer de mani\u00e8re fiable le BCC du SCC, a expliqu\u00e9 le conf\u00e9rencier. Un exemple de reporting g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par l’algorithme d’apprentissage en profondeur est pr\u00e9sent\u00e9 dans l’encadr\u00e9. L’id\u00e9e est que le diagnostic initial bas\u00e9 sur l’IA soit \u00e0 chaque fois contr\u00f4l\u00e9 par un m\u00e9decin. Le texte g\u00e9n\u00e9r\u00e9 automatiquement peut \u00eatre facilement adapt\u00e9. L’algorithme d’apprentissage profond d\u00e9velopp\u00e9 par les chercheurs est utilis\u00e9 non seulement pour le BCC et le SCC, mais aussi pour d’autres entit\u00e9s tumorales telles que la maladie de Bowen, a d\u00e9clar\u00e9 l’orateur. Un projet a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 lanc\u00e9 pour la d\u00e9tection automatis\u00e9e des m\u00e9tastases de m\u00e9lanome dans les ganglions lymphatiques, avec le soutien de la fondation Hiege [3].<\/p>\n\n

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Congr\u00e8s : Congr\u00e8s sur le cancer de la peau\/groupe de travail sur l’oncologie dermatologique<\/em>
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Litt\u00e9rature :<\/p>\n\n

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  1. “Utilisation de l’intelligence artificielle dans l’histologie du BCC et du SCC”, Dr Daniel Otero Baguer, Congr\u00e8s allemand sur le cancer de la peau, 15.09.2022<\/li>\n\n\n\n
  2. Le’Clerc Arrastia J, et al : UNet profond\u00e9ment supervis\u00e9 pour la segmentation s\u00e9mantique afin d’aider \u00e0 l’\u00e9valuation dermato-pathologique du carcinome basocellulaire. J Imaging 2021 ; 7(4) : 71.<\/li>\n\n\n\n
  3. “Etablissement d’un algorithme de reconnaissance des formes pour la d\u00e9tection histologique des ganglions lymphatiques de la garde du bouclier chez les patients atteints de m\u00e9lanome”, https:\/\/hautkrebsstiftung.de\/forschungsprojekte-zur-melanomforschung,<\/a>(derni\u00e8re consultation 08.12.2022).<\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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