Nouvelles de la Journée de la Santé — L’aide à la décision basée sur l’apprentissage profond améliore la précision du diagnostic des maladies de la peau, selon une étude publiée en ligne le 5 février dans Médecine naturelle.
Matthew Groh, Ph.D., de la Kellogg School of Management de l’Université Northwestern à Evanston, dans l’Illinois, et ses collègues ont présenté les résultats d’une étude impliquant 389 dermatologues certifiés et 459 médecins de soins primaires, qui ont évalué l’exactitude des diagnostics soumis par les médecins de une simulation de télédermatologie avec enregistrement et retransmission. Les médecins ont été invités à soumettre jusqu’à quatre diagnostics différentiels pour 364 images couvrant 46 maladies de la peau.
Les chercheurs ont constaté que les précisions diagnostiques étaient respectivement de 38 et 19 pour cent pour les spécialistes et les généralistes. Pour le diagnostic des images de peau foncée par rapport à la peau claire, les spécialistes et les généralistes étaient 4 points de pourcentage moins précis. La précision du diagnostic des spécialistes et des généralistes a été améliorée de plus de 33 pour cent grâce à une aide à la décision équitable du système d’apprentissage en profondeur ; l’écart dans l’exactitude du diagnostic des généralistes était exacerbé selon les carnations.
« Cette étude nous permet de voir non seulement comment l’aide de l’intelligence artificielle influence, mais aussi comment elle influence tous les niveaux d’expertise », a déclaré Groh dans un communiqué. « Ce qui se passe peut-être, c’est que les médecins de soins primaires n’ont pas autant d’expérience, donc ils ne savent pas s’ils doivent exclure une maladie ou non, car ils ne connaissent pas aussi bien les détails de la façon dont les différentes peaux les maladies peuvent apparaître sur différentes nuances de peau.
Un auteur a révélé des liens avec l’industrie de la biotechnologie.
