Yaqin Saad Ali

Le cancer du col de l'utérus est une préoccupation mondiale majeure en matière de santé. Il y a des millions de décès chaque année dus à des maladies cancéreuses, en particulier chez les femmes, c'est pourquoi elles bénéficient grandement du dépistage précoce et d'une surveillance continue. Dans ce contexte, la classification des stades du cancer est essentielle pour évaluer et planifier les interventions pour les femmes atteintes de cancer du col de l'utérus. La télémédecine offre une voie prometteuse pour élargir l'accès aux soins, en particulier dans les zones reculées. L'intégration d'un système robuste de classification des tumeurs du col de l'utérus dans les plateformes de télémédecine est cruciale pour une gestion efficace à distance. Un tel système, qui pourrait bénéficier de l'intelligence artificielle et de l'analyse des images de colposcopie ou d'autres modalities images, permet aux spécialistes à distance d'évaluer et de classer les lésions. Cela facilite un diagnostic en temps opportun, la planification du traitement et le suivi, réduisant ainsi le besoin de visites répétées en personne. Une classification standardisée garantit une communication cohérente entre les prestataires de soins de santé. Cette approche améliore les résultats des patients, optimise l'allocation des ressources et contribue à des programmes de dépistage plus efficaces du cancer du col de l'utérus. Les images des tumeurs du cancer du col de l'utérus peuvent être classées à l'aide de réseaux de neurones convolutifs profonds (DCNNs).