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Détecter les mélanomes à l’aide de l’intelligence artificielle

Diagnostiquer les mélanomes à l'aide de l'intelligence artificielle

Proscia a développé une nouvelle méthode basée sur l’intelligence artificielle pour détecter les mélanomes.

L’IA a permis de faire des avancées énormes en termes de recherche médicale, tant pour le diagnostic que pour le développement de nouveaux traitements. Une nouvelle étude publiée par la compagnie pourrait avoir un impact important sur les soins de santé. En s’appuyant sur l’intelligence artificielle, la nouvelle technologie de Proscia peut détecter automatiquement le mélanome avec une grande précision. 

Proscia se base sur l’intelligence artificielle pour détecter les mélanomes

Proscia est un fournisseur de solutions numériques et informatiques dans le domaine de la pathologie. Plus précisément, la société se propose de perfectionner le diagnostic du cancer en s’appuyant sur des logiciels d’IA. Ces technologies permettent d’accélérer les diagnostics, d’améliorer les résultats des patients et d’optimiser l’économie des laboratoires.

Dans ce cadre, Proscia a récemment publié une nouvelle étude qui concerne la détection des mélanomes à l’aide de l’intelligence artificielle. Pour rappel, le mélanome est la forme de cancer cutané la plus mortelle. Mais la maladie est également la plus difficile à diagnostiquer.

L’étude menée à l’université Thomas Jefferson et à l’université de Floride portait donc sur les performances de l’IA sur un ensemble de 1 422 biopsies cutanées séquentielles non classées. À l’issue de l’étude, le logiciel est parvenu à identifier les mélanomes invasifs et les mélanomes in situ. L’IA a montré une sensibilité de 93 % et une spécificité de 91 %.

Les avantages de l’IA en dermopathologie

La société effectue également des recherches sur l’utilisation et les avantages de l’IA en dermatologie. Ce faisant, Proscia vise à fournir des résultats plus rapides aux patients. Entre autres, le logiciel d’intelligence artificielle peut identifier automatiquement les mélanomes et alerter les pathologistes sur les cas à haut risque. Cela permettrait de faire un diagnostic précoce pour donner la priorité aux patients qui ont besoin de se faire traiter rapidement.

Un autre avantage à en tirer est la cohérence du diagnostic pour les cas difficiles. En effet, il est important de déterminer s’il s’agit réellement d’un mélanome ou d’une imitation bénigne.

Enfin, l’utilisation de l’IA permet d’optimiser la productivité dans les laboratoires afin d’améliorer la rentabilité. Chaque année, les États-Unis accumulent plus de 15 millions de biopsies. Le classement des maladies (mélanome ou cancer de peau non mélanique) est un processus qui demande du temps et de l’argent. Mais l’IA offre plus d’efficacité, ce qui permet aux spécialistes de traiter plus de cas.

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