Détecteur automatique de mélanomes
Bonjour,
j'ai dévellopé un détecteur automatique de mélanome qui marche de la façcon suivante : on prend en photot le grain de beauté dont on ne connait pas la nature, et un programme informatique nous précise s'il s'agit d'un méloanome malin ou non.
Ainsi, le question s'adresse à des professionels du monde médical : pour l'instant mon programme a 65 % de réussite, et à partir de quel pourcentage le logiciel peut etre considéré comme satisfaisant (sachant que 100 % est éxclu) ?
Merci,
a+
Bonjour, si vous avez 65% sur un nombre important de patient, c'est forcement déjà intéressant. Mais il existe des problèmes ; l'argument évolutif des naevi est important, un naevus qui change d'aspect en quelques mois ; est suspect. D'autre part il est toujours préférable de retirer un naevus suspect sous une petite anesthésie locale que de rien faire. Même si à posteriori il s'avère que la lésion était bénigne après anapath. Mais devant le nombre croissant de mélanome malin, le fait d'avoir un outil supplémentaire pour accélérer le diagnostic est très intéressant; et plus votre test sera sensible ( 80-90%) plus on aura recours à lui (comme des test biologiques).
à bientôt
Bonjour,
Deux paramètres sont importants pour juger de l'efficacité d'un test. La probabilité de diagnostiquer la maladie alors qu'il n'y a rien, et la probabilité de dire qu'il n'y a rien alors que la maladie est là (cf. statistique, risque Bêta et Alpha).
Selon ce qu'on recherche, on aura tendance à essayer de minimiser surtout un des risques, ou surtout l'autre.
Dans le cas évoqué ici (mélanomes) il me semble que la meilleure chose est de minimiser le risque de rater un mélanome (mais bon, il ne fau pas non plus en arriver à enlever 90% des grains de beauté).
Les 65% de réussite que vous avez correspondent à 65% de détection des mélanomes? (35% ne sont pas détectés), ou au contraire à 65% des grains de beauté considérés comme tumoraux qui le sont vraiment?
De toute façon, il me semble évident qu'un tel logiciel peut avoir un intérêt.
Je pense que vous pouvez essayer de contacter des CHU travaillant sur le mélanome pour mieux développer votre logiciel.
K.oup de soleil
Nomina si nescis, perit et cognito rerum.
Bonjour,
le test qui a été effectué est le suivant :
un mélanome de type inconnu est observé, l'algorithme ne fait que dire s'il est ou non cancéreux.
En effet, il pourrait sembler interessant de savoir si l'erreur est plus grande quand il est cancéreux ou non. (a faire...)
De plus, l'aspect de l'évolution du mélonome n'est pas encore pris en compte, mais le même algorithme pourrait servir. Avant de passer a cette étape, nous nous concentrons tout d'abord sur la démarche la plus basique et simple. Mais il est évident que la difficulté dans ce cas est encore plus élevé et que l'erreur comise sera plus importante (déjà qu'a l'oeil certains mélanomes cancéreux ressemblent énormement à d'autres qui ne le sont pas...), c'est pourquoi ici nous ne donnerons pas de réponse aussi catégorique quand au type de mélanome, mais seulement une probabilité d'appartenance à un genre.
En ce qui concerne la distinction de seulement deux types, d'après mon prof il est possible d'arriver à près de 85%, et selon lui, le logiciel sera satisfaisant quand l'erreur qu'il comettra sera de l'ordre de celle comise par les médecins (eh oui ca arrive).
Le nombre d'échantillons que j'avais a disposition pour faire les tests n'était pas très élevé, seulement une quinzaine d'image pour chaque cas, peut-etre qu'en en prenant plus j'obtiendrai de meilleurs résultats !
Pour l'instant je travaille sur un autre projet, mais j'éspère mener celui-ci a bout un jour, on peut toujours rever !
Merci,
a+
