Un outil d'IA pour identifier les nodules pulmonaires au scanner
MERCREDI 25 MAI 2022
Soyez le premier à réagirUn outil d'intelligence artificielle (IA) aide les praticiens à différentier les nodules cancéreux des bénins sur une tomodensitométrie pulmonaire. C’est ce que révèle une étude publiée dans la Revue Radiology et qui permet d’entrevoir un meilleur suivi des patients atteints par cette maladie dans un futur proche.
Les nodules pulmonaires sont découverts plus souvent depuis que la tomodensitométrie (TDM) a supplanté la radiographie en imagerie thoracique. Mais l’identification de la malignité d’un nodule pulmonaire à l’œil humain n’est pas évidente.
Des nodules pulmonaires apparaissant dans presque 50% des cas au scanner
Une étude américaine publiée dans la Revue Radiology se propose d’évaluer un outil de diagnostic assisté par ordinateur basé sur l'IA développé par une start-up anglaise pour aider les cliniciens à différentier les nodules pulmonaires au scanner thoracique. Alors que les TDM montrent de nombreux aspects du nodule, tels que la taille ou la précision de leurs contours, l'IA peut approfondir les informations liées à sa malignité.
« Un nodule apparaîtrait sur une radiographie pulmonaire dans 5 à 8% des cas, précise l'auteur principal de l'étude, le Dr Anil Vachani, directeur de la recherche clinique dans la section de pneumologie interventionnelle et d'oncologie thoracique à la Perelman School of Medicine, Université de Pennsylvanie à Philadelphie (USA). Le scanner thoracique est un examen tellement sensible que vous verrez un petit nodule dans presque la moitié des cas. Nous sommes passés d'un problème relativement rare à un problème qui touche 1,6 million de personnes aux USA chaque année. »
Un outil d’IA pour différentier les nodules cancéreux des nodules bénins
Pour cette étude, six radiologues et six pneumologues ont fait des estimations du risque de malignité pour les nodules en utilisant uniquement les données de TDM. Ils ont également fait des recommandations de prise en charge telles que la surveillance TDM ou une procédure de diagnostic pour chaque cas sans et avec l'outil d'IA. « L'IA peut parcourir de très grands ensembles de données pour proposer des modèles uniques qui ne peuvent pas être vus à l'œil nu et qui finissent par prédire la malignité », poursuit le Dr Vachani.
Quelques 300 scanners thoraciques de nodules pulmonaires indéterminés ont été utilisés dans l'étude. Les chercheurs ont défini les nodules indéterminés comme ceux qui mesuraient 5 et 30 mm de diamètre. L'analyse a montré que l'utilisation de l'outil d'IA améliorait l'estimation du risque de malignité des nodules sur le scanner thoracique. Il a également amélioré l'accord entre les différents lecteurs pour la graduation des risques et les recommandations de suivi.
Un modèle efficace en TDM diagnostique comme en TDM de dépistage low dose
« Les lecteurs jugent malins ou bénins avec un niveau de précision raisonnable basé sur l'imagerie elle-même, mais lorsque vous combinez leur interprétation clinique avec l'algorithme d'IA, le niveau de précision s'améliore considérablement, remarque le Dr Vachani. Le niveau d'amélioration suggère que cet outil a le potentiel de changer la façon dont nous jugeons le cancer par rapport à un nodule bénin, pour un meilleur suivi des patients. »
Le modèle que les chercheurs ont utilisé semble fonctionner aussi bien sur la TDM diagnostique classique que sur la TDM de dépistage low dose, mais des études supplémentaires sont nécessaires avant que l'outil d'IA puisse être utilisé en clinique.
« Nous avons franchi la première étape ici et montré que la prise de décision est meilleure si l'outil d'IA est intégré à la pratique de la radiologie ou de la pneumologie, conclut le Dr Vachani. La prochaine étape consiste à prendre l'outil et à faire des essais prospectifs où les médecins utilisent l'outil d'IA dans un environnement réel. Nous sommes en train de concevoir ces essais.
Bruno Benque avec RSNA