Une équipe de chercheurs de la Keio University School of Medicine, de l'Université de médecine préfecturale de Kyoto, et de l'Université de Teikyo, en collaboration avec Atopiyo LLC, a développé un nouveau modèle d'intelligence artificielle (IA) qui peut évaluer objectivement la gravité de l'eczéma à l'aide d'images de smartphone téléchargées par les patients. Leurs résultats ont été récemment publiés dans Allergiele Journal officiel de l'Académie européenne des allergies et de l'immunologie clinique.
La dermatite atopique (MA) est une affection cutanée chronique courante qui explose à plusieurs reprises et nécessite souvent une surveillance à long terme et des ajustements de traitement. Ces dernières années, les applications de smartphone et les plateformes de médias sociaux ont permis aux patients de suivre plus facilement leurs symptômes, de se renseigner sur leur état et de documenter les changements au fil du temps. Cependant, les symptômes signalés par les patients comme les démangeaisons ou la perte de sommeil ne s'alignent pas toujours sur la gravité visible de la maladie. Cet écart souligne la nécessité d'outils d'évaluation objectifs plus standardisés et met en évidence le potentiel croissant des biomarqueurs numériques à remplir ce rôle.
Pour y remédier, l'équipe de recherche a exploité les données d'Atopiyo, la plus grande plate-forme publicitaire du Japon, où plus de 28 000 utilisateurs ont partagé plus de 57 000 photos de symptômes et commentaires personnels depuis 2018. Le modèle d'IA développé dans cette étude intègre trois algorithmes clés: la détection des parties corporelles, l'évaluation des lésions de l'eczéma et le score de gravité en utilisant l'échelle de gravité à trois éléments, qui évalue les rouges, les rouges et l'excoration.
En utilisant un ensemble de données de formation de 880 images avec des scores de démangeaisons autodéclarés, le modèle d'IA a démontré une précision diagnostique élevée. Dans une étude de validation utilisant 220 images d'essai, les TIS basées sur l'IA (AI-TIS) ont montré une forte corrélation avec les scores TIS évalués par dermatologue (r = 0,73, p <0,001) et une corrélation significative avec les scores objectifs de Scorad (r = 0,53, p = 0,04).
De nombreux patients atteints d'eczéma ont du mal à évaluer leur gravité de leur maladie par eux-mêmes. Notre modèle d'IA permet un suivi objectif et en temps réel en utilisant juste un smartphone, autonomisant les patients et potentiellement améliorer la gestion des maladies. «
Dr Takeya Adachi, auteur correspondant de l'étude
Fait intéressant, l'étude a également révélé que les scores de gravité dérivés de l'IA ne sont en corrélation que faiblement avec les scores des démangeaisons autodéclarées, mettant en évidence l'écart entre les symptômes perçus et l'inflammation observable. Cela soutient le besoin croissant de biomarqueurs numériques qui peuvent améliorer la précision des soins dermatologiques.
Les chercheurs visent à étendre l'utilité du modèle en incorporant des types de peau plus larges, des gammes d'âge et en intégrant des caractéristiques cliniques supplémentaires à partir de systèmes de notation comme Scorad et EASI. Ce travail ouvre la voie aux solutions de télédermatologie axées sur l'IA qui soutiennent à la fois les patients et les cliniciens dans des contextes réels.
