L’intelligence artificielle en dermatologie : état des lieux

L’essor de l’intelligence artificielle (IA) en dermatologie répond à plusieurs défis majeurs du secteur médical [1]. Tout d’abord, la pénurie de dermatologues – on estime que le nombre de praticiens devrait chuter de 32 % d’ici 2030 – limite l’accès aux soins pour de nombreux patients, dont 41 % nécessitent un suivi régulier sans pouvoir en bénéficier. De plus, le vieillissement de la population et l’augmentation des cancers cutanés accentuent la nécessité de solutions innovantes pour améliorer le diagnostic et le suivi des pathologies dermatologiques [2].

L’IA est aujourd’hui utilisée à travers diverses applications [3]. Le diagnostic assisté repose sur des modèles d’IA capables d’analyser des images médicales pour détecter et classer les affections cutanées. Des outils comme DermAssist (Google), IBM Watson Health et SkinVision illustrent cette avancée technologique. Par ailleurs, certaines applications, telles que Skin Genius, My Derm ou Eczema CARE+, facilitent le suivi des maladies chroniques par les patients eux-mêmes. En onco-
dermatologie, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) permettent une classification fine des lésions pour la détection précoce des cancers de la peau, et viennent ainsi appuyer les capacités du médecin [4, 5].

L’IA générative et les grands modèles de langage (LLM) offrent également un potentiel pour la recherche et la gestion des données médicales [6]. Cependant, bien que ces technologies facilitent l’accès à l’information et l’aide à la décision, elles ne surpassent pas les ressources traditionnelles en termes de diagnostic [7, 8]. Depuis les travaux d’Esteva et al. sur l’IA analytique en 2017 [4], les progrès sont notables, et l’IA ne doit pas être considérée comme un substitut, mais comme un outil augmentant les capacités du médecin. En intégrant ces outils dans les pratiques médicales, la dermatologie peut offrir des services plus accessibles et plus précis, tout en optimisant le temps des professionnels de santé.

Risques et limites de l’IA en santé

Malgré ses[...]

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