Le cancer du col utérin représente actuellement le quatrième cancer le plus fréquent dans le monde, avec 570 000 cas par an en 2018 selon l'Organisation mondiale de la santé (OMS). De nombreux progrès ont été grâce à la vaccination anti-HPV et au dépistage, permettant d’obtenir une réduction de la mortalité ; mais cette évolution a surtout bénéficié aux pays riches. Et actuellement, on considère que 90% des décès liés à ce cancer surviennent dans les pays pauvres.

Dans ce contexte, des chercheurs américains ont eu l’idée de mettre à profit l’intelligence artificielle. Pour cela, ils se sont servis de l’étude d’une cohorte de 9406 femmes au Costa-Rica, âgées de 18 à 94 ans, suivies pendant une durée moyenne de 7 ans (et jusqu’à 18 ans), entre 1993 et 2000. Ces femmes avaient bénéficié de dépistage du cancer du col de l’utérus par diverses méthodes et en particulier par le biais de photos du col prises par une caméra fixe (« cervicographie »). Au total 60 000 images ont été analysées. Ces photos ont été numérisées et associées à une analyse histologique des cellules cervicales à la recherche de lésions précancéreuses. Grâce à cette base de données, les auteurs de cette étude ont pu établir un algorythme permettant de détecter un précancer en fonction de cette imagerie. Et ils ont montré que cet outil, appelé "évaluation visuelle automatique",  était fiable à 91% pour détecter de ce type de lésion, soit un résultat bien supérieur à une analyse cytologique traditionnelle par frottis (71%), ou par l’œil d’un spécialiste (69%). L’espoir, à terme, est de pouvoir disposer d’un outil simple, peu onéreux, utilisable par du personnel soignants peu qualifié pour améliorer le dépistage du cancer du col utérin.