Numérisation en dermatopathologie

Dans le cadre de la manifestation «Haus der Dermatologie 2025», qui s’est tenue le 4 décembre 2025 à Lucerne, le PD Dr méd. Helmut Beltraminelli, Ente Ospedaliero Cantonale Locarno, a mis en lumière les transformations profondes et durables que la numérisation apporte à la dermatopathologie en matière de diagnostic, de processus de travail, de formation et de recherche.

La numérisation de la pathologie, en particulier de la dermatopathologie, constitue un processus de transformation majeur qui modifie durablement le diagnostic, les flux de travail, la formation et la recherche, a expliqué le PD Dr méd. Helmut Beltraminelli, Ente Ospedaliero Cantonale Locarno, dans son exposé lors de la manifestation de formation continue «Maison de la dermatologie 2025». Portée par les progrès technologiques dans le domaine du «whole slide imaging», des systèmes informatiques à haute performance ainsi que de l’intelligence artificielle (IA), la pathologie numérique ouvre de nouvelles possibilités, tout en s’accompagnant de défis organisationnels, techniques et éthiques considérables. Actuellement, seuls quelques instituts de pathologie en Europe sont entièrement numérisés, la pathologie étant considérée comme l’une des disciplines médicales les plus exigeantes sur le plan technique pour la numérisation en raison du volume considérable de données d’imagerie et de la complexité des flux diagnostiques.¹

Condition préalable à l’utilisation de l’IA

La mise en œuvre de systèmes d’IA nécessite une infrastructure numérique complète. Seuls les laboratoires entièrement numérisés peuvent intégrer efficacement les algorithmes d’IA dans les processus de routine.² En dermatopathologie, les applications de l’IA sont notamment utilisées pour prédire l’évolution des maladies, identifier les tumeurs agressives et différencier diverses affections cutanées. L’utilisation de ces outils est actuellement étudiée pour la quantification des colorations immunohistochimiques, la détection automatique des mitoses et des marges tumorales, ainsi que pour la quantification cellulaire.³ Jusqu’à présent, l’IA a surtout été testée pour l’évaluation et la classification des nævus, des mélanomes, des kératoses séborrhéiques et des carcinomes basocellulaires.^4,5 Des études montrent que l’IA peut atteindre une très grande précision diagnostique dans des scénarios clairement définis. Les résultats montrent clairement que l’IA ne remplace pas les pathologistes, mais qu’elle vise à compléter leur travail et à alléger la charge de travail du personnel. Le terme d’«intelligence augmentée» décrit bien cette interaction.

Les systèmes d’IA sont particulièrement performants pour les tâches répétitives, chronophages et quantitatives, tandis que l’évaluation diagnostique finale continue de nécessiter l’expérience clinique, la contextualisation et la responsabilité des pathologistes. En effet, l’IA est parfaitement adaptée au traitement de tâches répétitives, mais ne possède ni le jugement contextuel ni la sensibilité clinique des pathologistes humains, a souligné le Dr H. Beltraminelli. Il a été démontré que la combinaison de l’expertise humaine et de l’IA réduit les taux d’erreur et améliore la cohérence.³

Mise en œuvre et gestion du changement

La numérisation complète d’un laboratoire de pathologie constitue un projet complexe de grande envergure. Plus de mille paramètres – allant du choix de scanners appropriés à l’architecture informatique, au stockage des données, à la validation et jusqu’aux conditions ergonomiques des postes de travail – doivent être pris en compte. Outre la mise en œuvre technique, la gestion du changement est déterminante pour le succès. Cela inclut une communication transparente, des formations continues, une collaboration multidisciplinaire et l’implication active de tous les groupes professionnels. Les expériences faites dans des instituts déjà largement numérisés montrent des avantages clairs, tels qu’une efficacité accrue, un meilleur équilibre entre vie professionnelle et vie privée grâce au travail à distance, des consultations plus rapides, des tumor boards optimisés ainsi que des possibilités élargies en matière de recherche et d’enseignement.⁶

Limitations et aspects éthiques

Malgré d’importants progrès, des limitations subsistent. Les modèles d’IA présentent une capacité de généralisation limitée, en particulier lorsque les ensembles de données d’entraînement ne sont pas représentatifs. De plus, la protection des données, la responsabilité juridique et la transparence algorithmique constituent des défis éthiques majeurs. Une validation médicale, juridique et éthique rigoureuse est donc indispensable.

Impact sur la formation et la recherche

La numérisation transforme non seulement les processus diagnostiques, mais aussi de manière fondamentale la formation des futur·es dermatopathologistes. Les systèmes de tutorat assistés par IA peuvent soutenir les apprenant·es de manière ciblée en mettant en évidence les motifs morphologiques pertinents, en fournissant un retour d’information et en rendant compréhensibles les processus décisionnels diagnostiques menant à l’établissement d’un rapport diagnostique.⁵ Parallèlement, il est essentiel de continuer à transmettre les compétences microscopiques classiques afin de garantir une base diagnostique solide.

La disponibilité de vastes ensembles de données d’images numériques ouvre également de nouvelles perspectives pour la recherche translationnelle. Les archives numériques contenant de grandes quantités de dossiers électroniques de patients permettent la constitution rapide de larges cohortes, l’analyse rétrospective d’entités rares ainsi que la mise en relation de données histologiques avec des informations cliniques, moléculaires et génétiques.⁴ L’IA peut contribuer à identifier de nouveaux motifs, découvrir des marqueurs pronostiques et réaliser des analyses génératrices d’hypothèses. Cela nécessite toutefois des formats de données standardisés, des annotations de haute qualité et des règles claires concernant l’utilisation des données.

Perspective globale et télépathologie

Un autre avantage majeur de la dermatopathologie numérique réside dans l’amélioration des soins de santé à l’échelle mondiale. Dans de nombreuses régions, notamment dans les pays à faible revenu, il existe une pénurie importante de pathologistes. La télépathologie permet l’établissement de diagnostics à distance, l’obtention de deuxièmes avis ainsi que la mise en place de programmes de formation structurés via des plateformes numériques. Les premiers programmes montrent que de telles approches peuvent être rentables, évolutives et durables, à condition que l’infrastructure technique adéquate, un cadre juridique approprié et l’intégration locale soient garantis.⁷

Conclusion

La dermatopathologie numérique se trouve à un tournant: elle a quitté le statut de simple innovation pour s’imposer dans la pratique clinique comme une composante standard de la médecine moderne. Sur le plan technologique, de nombreuses conditions sont désormais réunies pour intégrer largement les flux de travail numériques et l’IA dans la pratique de routine. L’IA peut constituer un outil extrêmement utile pour le dépistage et pour réduire la charge de travail.⁸ La numérisation de la dermatopathologie n’est pas une tendance optionnelle, mais une évolution structurelle et technologique nécessaire pour garantir des soins de qualité, efficaces et durables aux patient·es. Le rôle actif des pathologistes en tant qu’instance médicale, scientifique et éthique demeure indispensable.

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