Selon une étude publiée dans Lancet Oncology concernant le diagnostic des lésions cutanées pigmentées, l'intelligence artificielle est supérieure à l'humain. En effet, selon les chercheurs du Medical University of Vienna, des experts humains "se sont affrontés" contre des algorithmes informatiques. Les algorithmes ont clairement donné de meilleurs résultats, mais leurs capacités actuelles ne peuvent remplacer les humains.
Les chercheurs ont organisé un défi international visant à comparer les compétences de 511 médecins en matière de diagnostic à 139 algorithmes informatiques (issus de 77 laboratoires d’apprentissage automatique). Une base de données de plus de 10.000 images a été utilisée comme kit de formation pour les machines. Cette base de données comprend des lésions bénignes (taches solaires, verrues séniles, angiomes et dermatofibromes) et des lésions pigmentées malignes (mélanomes, carcinome basocellulaire et carcinome pigmentaire à épiderme).
Chaque participant devait diagnostiquer 30 images choisies au hasard parmi 1511 images testées. Alors que les meilleurs humains diagnostiquaient correctement 18,8 cas sur 30, les meilleurs appareils réalisaient 25,4 diagnostics corrects.
Bien que les algorithmes aient été clairement supérieurs dans cette expérience, les chercheurs précisent que cela ne signifie pas que les machines remplaceront les humains dans le diagnostic du cancer de la peau. En effet, selon ces derniers, l'ordinateur n'analyse qu'un instantané optique et y réussit très bien. Dans la réalité, le diagnostic est une tâche complexe. En général, le médecin examine le patient dans son ensemble et non pas une seule lésion. Le médecin doit prendre en compte des informations supplémentaires, telles que la durée de la maladie, si le patient présente un risque élevé ou faible, et l'âge du patient, informations qui n'ont pas été fournies dans cette étude.
Malgré les performances impressionnantes de l'intelligence artificielle, les chercheurs mentionnent qu'il y a encore matière à amélioration. Les appareils étaient nettement moins précis pour le diagnostic des lésions provenant de centres n’ayant pas fourni d’images de formation.
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