Révolution en dermatologie: un nouveau système d'IA reconnaît le cancer de la peau plus rapidement!

Révolution en dermatologie: un nouveau système d'IA reconnaît le cancer de la peau plus rapidement!

Mannheim, Deutschland - Le 6 juin 2025, un résultat de recherche pionnier a été présenté qui a le potentiel de révolutionner de manière significative le diagnostic des maladies cutanées. Une étude réalisée sous la direction de l'Université de Monash, de l'Université du Queensland et de l'Université médicale de Vienne a testé le système d'IA innovant "Panderm" pour analyser les maladies cutanées. Les résultats ont été publiés dans la célèbre revue «Nature Medicine» et montrent la polyvalence et la fiabilité du système dans le diagnostic des maladies cutanées, y compris le cancer de la peau.

"Panderm" est un modèle open source basé sur plus de deux millions de sources médicales. Cette vaste base de données permet au système d'identifier les maladies de la peau avec une nouvelle approche multimodale. L'étude a examiné la précision du "pander" dans 28 scénarios de test clinique et dans trois études distinctes avec un médecin: à l'intérieur et a montré que le système était supérieur au médecin spécialisé: à l'intérieur du diagnostic différentiel et de la détection précoce du mélanome.

Augmentation de la précision du diagnostic

Un résultat central de l'étude est que les médecins non spécialisés: dans l'utilisation du "pander", une précision de 17% plus élevée dans le diagnostic du cancer de la peau atteint. Ces connaissances pourraient être particulièrement importantes car environ 70% de la population mondiale est affectée par une ou plusieurs des plus de 3 000 maladies cutanées connues. De plus, «Panderm» a pu identifier des changements de peau suspects avant d'être visibles à l'œil humain.

Le système a été développé par une procédure de test éthique étendue, qui a été approuvée par l'Université de Mannheim et l'hôpital universitaire de Heidelberg. Des directives strictes ont été suivies et tous les participants ont donné leur consentement à participer. Le développement du classificateur d'IA a utilisé des technologies complexes telles que l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux, qui sont optimisés pour la détection et l'analyse exactes des anomalies cutanées.

Progrès technologique dans la dermatologie

L'intelligence artificielle révolutionne de plus en plus la dermatologie en permettant des diagnostics rapides et précis. Des technologies telles que les réseaux de neurones convolutionnels sont utilisés pour reconnaître les modèles dans les données d'image et augmenter la précision du diagnostic. Dans le contexte de ces développements, le KI est non seulement utilisé pour reconnaître le mélanome mais aussi pour surveiller les maladies chroniques de la peau.

Un autre aspect de l'utilisation de l'IA dans la dermatologie est l'intégration des images et des données des patients qui permettent un traitement personnalisé. Les capteurs portables mesurent en continu les paramètres cutanés et soutiennent l'IA dans l'analyse. Ces technologies peuvent augmenter l'efficacité des soins dermatologiques et aider à améliorer les chances de guérison des patients.

Afin d'intégrer avec succès les technologies dans la pratique, il est important pour les dermatologues de développer une compréhension technique de l'IA. Les effets à long terme de ces technologies pourraient non seulement réduire les coûts des soins de santé, mais également révolutionner la communication entre les médecins et les patients.

Dans l'ensemble, la nouvelle étude montre que "Panderm" avec ses résultats impressionnants pourrait représenter un outil prometteur pour l'application clinique en dermatologie. D'autres études sont planifiées avant que le système ne soit largement utilisé dans la pratique clinique. Pour les médecins et les patients, cela reste une étape prometteuse vers des soins plus efficaces et précis dans la dermatologie.

La publication de l'étude est intitulée "Un modèle de fondation multimodale pour la dermatologie clinique" et est sous le doi 10.1038 / s41591-03747-Y> disponible. Ici, vous pouvez trouver plus d'informations: OTS , Nature , Et Zaibr .