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Intelligence artificielle en chirurgie plastique : quel sera le futur ?

A mesure que le volume et la complexité des données médicales augmentent, il devient difficile de traiter efficacement les «données massives» en utilisant des techniques conventionnelles. Les médecins et les scientifiques doivent être prêts à aller au-delà des méthodes classiques de traitement des données pour extraire des informations cliniquement pertinentes.

Le but de cet article est de montrer les liens entre le chirurgien plasticien moderne et l’intelligence artificielle pour l’interprétation informatique de grands ensembles de données.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique? un sous-domaine de l’intelligence artificielle, qui peut nous aider à résoudre des problèmes cliniquement pertinents dans plusieurs domaines de la chirurgie plastique.

L’apprentissage automatique consiste à comprendre de grandes quantités de données, ce qui en fait un outil important pour gérer le flot de données électroniques mises à la disposition des chirurgiens. Ses avantages se répartissent en quelques catégories majeures:

  • Détecter les pathologies à un stade plus précoce.
  • Fournir de meilleurs diagnostics lorsqu’un patient signale un symptôme.
  • Prédire quels types de traitement vont fonctionner.
  • Surveiller les progrès de ce traitement et l évolution de la pathologie.

Avec l’omniprésence croissante des smartphones, les images sont plus abondantes que jamais. Les ordinateurs sont meilleurs que les humains pour identifier des modèles et les classer , ce qui fait d’eux des alliés particulièrement puissants dans des domaines hautement visuels comme la chirurgie plastique et reconstructrice, où ils peuvent détecter, diagnostiquer, surveiller et évaluer les résultats des patients.

Contrairement à l’opinion populaire, la chirurgie plastique ne se limite pas à l’esthétique ou à la cosmétique. En effet, les chirurgiens plasticiens restaurent la forme et la fonction sur l’ensemble du corps: gestion des brûlures, traitement du cancer de la peau, reconstruction après accident et chirurgie, correction des malformations congénitales comme les fentes labiales et les malformations des mains. L’Intelligence Artificielle peut considérablement améliorer toutes ces procédures, en partie parce que les images et les vidéos font déjà partie du métier de chirurgien plasticien. Ils sont la façon dont les chirurgiens plasticiens communiquent des problèmes complexes à leurs collègues, expliquent la chirurgie aux patients et surveillent les résultats des opérations.

Cancer de la peau

Les chirurgiens plasticiens et les dermatologues travaillent généralement ensemble pour traiter le cancer de la peau. Lorsque les dermatologues détectent une lésion suspecte, ils consultent un chirurgien plasticien pour retirer la lésion et reconstruire la zone opérée. Dépister et traiter le cancer tôt est la clé d’un traitement réussi, donc l’utilisation de l’IA pour améliorer la détection automatique des cancers de la peau à partir de photos est incroyablement utile.

Récemment, une équipe de chercheurs a pu former une IA pour détecter et classifier le cancer de la peau avec une plus grande précision que les dermatologues. Il y a un certain nombre d’études qui montrent la supériorité de l’IA dans le dépistage du mélanome.Des scanners photographiques sophistiqués pour tout le corps ont été développés et pourraient utiliser l’IA pour quantifier et détecter les cancers cutanés dangereux. C’est ce type d’IA étroite, spécifique à la tâche, qui offre les plus grandes promesses de traitement médical aujourd’hui.

La chirurgie esthétique du visage nécessite une planification préopératoire soigneuse et une mesure des dimensions faciales du patient. Bien que la beauté soit subjective, beaucoup de gens partagent une intuition ou un sentiment général de ce qui rend un visage beau. En utilisant de grands ensembles de données d’images faciales, l’IA peut aider les chirurgiens à planifier des chirurgies esthétiques et également à guider les patients dans le choix de la meilleure procédure.

Dans une étude récente, les chercheurs ont créé un classificateur automatisé pour la beauté du visage – formé à l’aide de traits faciaux extraits de 165 images de visages féminins «attrayants» qui ont également été évalués indépendamment par des arbitres humains. Dans ce modèle, un algorithme d’arbre de décision a évalué un ensemble d’attributs descriptifs – qui dans cette enquête particulière incluait différents ratios faciaux – et a tenté de déterminer les caractéristiques faciales attrayantes les plus étroitement liées aux variables cibles post-opératoires.

Lorsqu’il a été soumis à l’ensemble des images de test, le classificateur automatisé était aussi bon que les humains à évaluer la beauté.

Une mesure quantitative des améliorations esthétiques pourrait non seulement définir les attentes, mais également décourager les patients de subir des procédures qui offrent une amélioration marginale.

Il y a beaucoup de battage autour de l’IA en ce moment. Mais dans les domaines médicaux avec des données abondantes – comme la chirurgie plastique – les algorithmes étroitement ciblés formés sur les images, les vidéos et les antécédents des patients sont un nouvel instrument important dans les mains du chirurgien, permettant une détection précoce, un meilleur diagnostic et de meilleurs résultats.

Bibliographie :

-Plast Reconstr Surg. 2016 May;137(5):890e-7e. doi: 10.1097/PRS.0000000000002088.Big Data and Machine Learning in Plastic Surgery: A New Frontier in Surgical Innovation.

Kanevsky J1, Corban J, Gaster R, Kanevsky A, Lin S, Gilardino M.

https://www.lexpress.fr/actualite/societe/sante/l-intelligence-artificielle-entre-au-bloc_2001681.html

https://www.lesechos.fr/idees-debats/cercle/cercle-171832-lintelligence-artificielle-dans-le-domaine-medical-la-mutation-du-secteur-est-enclenchee-2101409.php

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