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La technologie d'IA multimodale augmente la détection précoce des affections cutanées

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La technologie d'IA multimodale augmente la détection précoce des affections cutanées

Mardi, 08/07/2025 - 18:22 1 commentaire
La technologie d'IA multimodale augmente la détection précoce des affections cutanées zoom

Des chercheurs de l'Université du Queensland, dont les professeurs H. Peter Soyer et Monika Janda, ont mis au point un nouvel outil, Panderm, qui permet une détection du mélanome et d'autres maladies de la peau, plus rapide et plus précise.

"Panderm" analyse plusieurs types d'images, y compris des photos en gros plan, des images dermoscopiques, des diapositives de pathologie et des photographies totales du corps. Une série d'évaluations a montré que le modèle a aidé les professionnels des soins de santé non liés à l'amélioration de la précision de diagnostic sur diverses autres conditions cutanées de 16,5 %. Il pourrait également aider les cliniciens à détecter tôt le cancer de la peau, identifiant potentiellement les changements avant la détection des cliniciens.

Le professeur SOYER a déclaré que l'outil pourrait être particulièrement précieux dans les paramètres occupés ou limités en ressources, ou dans les soins primaires où l'accès aux dermatologues peut être limité. Des différences dans les techniques d'imagerie et de diagnostic peuvent survenir en raison de différents niveaux de ressources disponibles dans les espaces de santé urbains, régionaux et ruraux. Nous avons vu que l'outil a également pu fonctionner fortement même lorsqu'il est formé sur une petite quantité de données étiquetées, un avantage clé dans divers paramètres médicaux où les données annotées standard sont souvent limitées. 

Formées sur plus de deux millions d'images de peau, les données du modèle provenaient de 11 institutions dans plusieurs pays, sur 4 types d'images médicales. « En entraînant Panderm sur diverses données de différentes techniques d'imagerie, nous avons créé un système qui peut comprendre les conditions cutanées comme le font les dermatologues, en synthétisant les informations provenant de diverses sources visuelles », a déclaré M. Yan. Les conditions cutanées ayant désormais un impact sur 70 % de la population mondiale, un diagnostic précoce et précis est crucial et peut conduire à de meilleurs résultats de traitement. Contrairement aux modèles actuels, qui sont formés pour effectuer une seule tâche, Panderm a été évalué sur un large éventail de tâches cliniques telles que le dépistage du cancer de la peau, la prédiction des risques de retour ou de propagation du cancer, d'évaluation du type de peau, de comptage des taupes (grains de beauté), de changements de lésion, de diagnostic d'un large éventail de conditions de peau et de lésions segmentant.

Le directeur des services du mélanome victorien d'Alfred Health, le professeur Victoria Mar, a déclaré que Panderm s'est révélé prometteur en aidant à détecter les changements subtils des lésions au fil du temps et à fournir des indices sur la biologie des lésions et le potentiel métastatique futur. « Ce type d'assistance pourrait soutenir un diagnostic plus précoce et une surveillance plus cohérente pour les patients à haut risque de mélanome », a déclaré le professeur Mar.

The University of Queensland : https://www.uq.edu.au/news/article/2025/06/giving-doctors-ai-powered-head-start-skin-cancer

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  • shuahaaa

    8/07/2025

    Le nouvel outil Panderm, développé par des chercheurs de l'Université du Queensland, représente une avancée significative dans la détection précoce des mélanomes et d'autres maladies de la peau. Grâce à son analyse d'images variées, il améliore la précision du diagnostic, ce qui pourrait être particulièrement bénéfique dans les environnements à ressources limitées. En formant le modèle sur plus de deux millions d'images, Panderm est capable de reconnaître des conditions cutanées avec une efficacité comparable à celle des dermatologues, facilitant ainsi un diagnostic rapide et précis, essentiel pour de escape road 2 meilleurs résultats de traitement.

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