Le diagnostic précoce des tumeurs cutanées vient de gagner un allié technologique de poids au Brésil, pays où ce type de néoplasme représente environ 30 % de tous les cas de cancer, selon les données historiques de l’Institut national du cancer (INCA). Une startup nationale appelée AI Pathology a créé un système innovant qui accélère l’évaluation des taches suspectes en utilisant simplement l’appareil photo d’un téléphone portable courant. Nommé Nevo et piloté par l’infrastructure de traitement de Nvidia, le logiciel promet de révolutionner le dépistage médical.
L’efficacité du système a déjà été testée dans la pratique grâce à un partenariat avec le Service national d’apprentissage rural (Senar) de l’État de Goiás. Pendant sept mois, la plateforme numérique a analysé la peau de 2 078 travailleurs de terrain, un groupe très vulnérable en raison d’une exposition quotidienne constante au soleil. Grâce à cette action préventive, les médecins ont confirmé 75 cas positifs précédemment signalés par l’algorithme.
Mécanisme de fonctionnement de la technologie photographique dans les soins de santé
Contrairement aux équipements médicaux coûteux et encombrants, l’application ne nécessite qu’un smartphone standard pour capturer des enregistrements visuels des zones suspectes sur le corps du patient. À partir de cette simple capture, le programme est en mesure d’organiser une file d’attente prioritaire pour les soins cliniques, en plaçant en tête de liste les individus les plus susceptibles de développer des affections malignes.
- Le croisement des données est la première étape, combinant la photographie de la tache avec les antécédents familiaux, l’âge du patient et la localisation exacte de l’anomalie sur le corps ;
- Ensuite, le traitement intelligent fournit un rapport instantané indiquant si cette marque spécifique nécessite une analyse immédiate en laboratoire ou une biopsie ;
- Le développeur de la startup souligne que le logiciel ne remplace jamais le rapport humain, servant exclusivement de thermomètre à risques pour orienter la personne vers un cabinet de dermatologue ;
- Cette dynamique numérique a réussi à réduire de 90 % l’attente pour le dépistage, en traitant plus de quatre cents photographies par heure, un volume essentiel pour les efforts de santé publique.
Tous ces croisements d’informations s’effectuent dans un intervalle maximum de huit secondes par photographie, grâce à l’utilisation intensive d’unités de traitement graphique (GPU). Cette architecture matérielle fournit la puissance de calcul nécessaire pour exécuter des réseaux neuronaux convolutifs (CNN), qui sont des modèles avancés d’apprentissage automatique entraînés spécifiquement avec de vastes bases de données médicales.
Le fonctionnement logique du programme tente d’imiter la façon dont le cerveau humain traite les images à travers le cortex visuel. Le code peut évaluer des détails infimes tels que la texture de la peau, la forme des bords de la lésion et les variations de pigmentation dans la zone affectée. Grâce à cette lecture approfondie, l’entreprise garantit que le taux de réussite dans la différenciation entre les marques inoffensives et les tumeurs dangereuses dépasse la barre des 94 %.
Référence médicale et expansion du projet à travers le pays
Le projet pilote réalisé sur le territoire de Goiás ne s’est pas limité à mettre en évidence les problèmes de peau des agriculteurs. Toutes les personnes ayant reçu une alerte rouge de l’application ont été immédiatement transférées aux soins de l’Institut du cancer de la peau de Goiânia, où elles ont subi des examens complémentaires et ont commencé des protocoles de guérison sans avoir absolument rien à payer pour les procédures.
Après le succès initial, les créateurs de la technologie prévoient d’étendre l’innovation à d’autres États brésiliens, en se concentrant particulièrement sur les zones rurales où le soleil punit quotidiennement les travailleurs et où l’accès aux centres de santé est historiquement limité. L’objectif ultime de la société est d’établir un réseau mondial de diagnostics préventifs basés sur des algorithmes, démocratisant ainsi l’accès à la médecine de précision et sauvant des vies avant que les maladies ne s’aggravent.
