ULDCT et IA : ticket gagnant pour identifier fortuitement les nodules pulmonaires
VENDREDI 10 JANVIER 2025
Soyez le premier à réagirQuelle technologie TDM est-elle la plus pertinente pour identifier fortuitement les nodules pulmonaires ? Une étude néerlandaise publiée dans la Revue European Radiology évalue la tomodensitométrie ultra-low dose assistée par l’IA dans ce cadre. Ses performances diagnostiques sont décrites comme accrues dans un contexte d’urgence.
Alors que l’utilisation de la tomodentisométrie (TDM) est très fréquemment pratiquée dans les services d’urgence, la capacité de détecter fortuitement et avec précision les nodules pulmonaires est importante pour la détection précoce du cancer du poumon.
Quelle technologie TDM pour identifier fortuitement les nodules pulmonaires ?
La littérature scientifique rapporte des nodules pulmonaires accidentels nécessitant un suivi pour 8,3 % à 9,9 % des patients, contre 19,7 % lors du premier tour de l'essai de dépistage du cancer pulmonaire de Nelson. Dans l’essai OPTIMACT, essai clinique contrôlé randomisé qui a évalué l'effet sur les résultats de santé du remplacement radiographie thoracique par la TDM ultra low dose (ULDCT) dans le bilan diagnostique des patients suspectés de maladie pulmonaire non traumatique aux urgences, il y a eu plus de nodules pulmonaires accidentels nécessitant un suivi que dans le groupe radiographie du thorax.
Le nombre de nodules pulmonaires accidentels nécessitant un suivi dans le groupe ULDCT de l'essai était inférieur à celui rapporté dans les études antérieures susmentionnées. Cela pourrait s'expliquer par la différence dans la population de patients, suspectés d'une maladie pulmonaire non traumatique nécessitant une radiographie thoracique d’un côté, ou âgés suspectés de pneumonie ou aux patients suspectés d'embolie pulmonaire de l’autre.
Une étude néerlandaise évalue l’ULDCT assisté par l’IA
Cependant, dans l’environnement de travail trépidant des urgences, l’accent est mis en priorité sur le problème aigu du patient et les découvertes fortuites pertinentes peuvent passer au second plan. Dans ce cadre, les algorithmes basés sur le deep learning pour la détection des nodules pulmonaires sont pertinents pour la TDM thoracique à faible dose, mais des études récentes ont également signalé de bonnes performances pour la détection des nodules pulmonaires par ULDCT.
Dans une étude publiée dans la Revue European Radiology, des chercheurs néerlandais ont émis l’hypothèse que l’IA pour la détection des nodules pulmonaires par ULDCT dans le service des urgences permettrait d’améliorer la détection des nodules pulmonaires accidentels nécessitant un suivi. L’objectif principal de cette étude était d’étudier cette valeur ajoutée d’un algorithme d’IA, c’est-à-dire son impact en termes de recherche de nodules pulmonaires supplémentaires nécessitant un suivi. Les objectifs secondaires étaient d'étudier la probabilité de malignité de ces nodules et d'évaluer les performances du logiciel d'IA sur les images ULDCT par rapport au nombre de vrais et de faux positifs.
Des performances diagnostiques accrues en utilisant l’ULDCT et l’IA dans un contexte d’urgence
Dans l'essai OPTIMACT, 870 patients suspectés d'être atteints d'une maladie pulmonaire non traumatique ont subi une ULDCT. Le radiologue des urgences a lu les examens de manière prospective et a signalé des nodules pulmonaires fortuits nécessitant un suivi. Tous les ULDCT ont été traités post-hoc à l'aide d'un logiciel d'apprentissage profond basé sur l'IA marquant les nodules pulmonaires ≥ 6 mm. Trois radiologues thoraciques ont examiné indépendamment le sous-ensemble ULDCT avec, soit des nodules fortuits détectés prospectivement chez 35/870 patients, soit des marques AI chez 458/870 patients.
Au cours de l’étude OPTIMACT, 59 nodules pulmonaires accidentels nécessitant un suivi ont été rapportés de manière prospective. Dans l'analyse actuelle, 18/59 (30,5 %) nodules ont été considérés comme vrais positifs tandis que 104/1 862 (5,6 %) marques d'IA chez 84/870 patients (9,7 %) ont été considérées comme vrais positifs. Au total, 5,8 fois plus (104 contre 18) de nodules pulmonaires vrais positifs ont été détectés avec l’utilisation de l’IA, au détriment de 42,9 fois plus (1 758 contre 41) de faux positifs.
Les chercheurs en ont donc conclu que l'utilisation de l'IA pour l’ULDCT chez les patients suspectés d'une maladie pulmonaire dans un contexte d'urgence entraîne la détection de beaucoup plus de nodules pulmonaires accidentels nécessitant un suivi (5,8×) avec un compromis élevé en termes de faux positifs (42,9×).
Paco Carmine