Après le diagnostic prometteur de cancers du sein, une IA s’est révélée plus efficace que les radiologues pour identifier des nodules pulmonaires caractéristiques du cancer du poumon. Cette aide pourrait contribuer à identifier plus efficacement et plus tôt les maladies thoraciques.
L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour diagnostiquer avec précision les cancers n’en est qu’à ses débuts. Dans le cas du cancer du poumon, les radiologues tentent de repérer sur les radiographies des nodules pulmonaires, une des principales caractéristiques de ce type de cancer. Il s’agit d’excroissances anormales qui se forment sur les poumons, en général à la suite d’infections pulmonaires antérieures.
Plus de 10 000 participants à des bilans de santé
Souvent confrontés à un nombre élevé de cas dans leur pratique clinique, les radiologues pourraient trouver de l’aide avec les systèmes de détection assistée par ordinateur (DAO). « Divers systèmes de DAO basés sur l’IA ont été signalés comme améliorant considérablement la performance des radiologues en tant que second lecteur », écrivent les auteurs d’une nouvelle étude publiée dans Radiology, un journal de la Radiological Society of North America. L’IA améliore-t-elle le taux de détection de nodules pulmonaires exploitables sur des radiographies pulmonaires ? La réponse se trouve dans leur essai contrôlé randomisé portant sur 10 476 participants à des bilans de santé, d’un âge médian de 59 ans.
Les patients ont subi une radiographie pulmonaire et ont rempli un questionnaire renseignant l’âge, le sexe, le statut tabagique et les antécédents de cancer du poumon. Onze pour cent des patients étaient des fumeurs ou des anciens fumeurs. Les chercheurs notent qu’aucune des caractéristiques mentionnées n’a eu d’impact sur l’efficacité de l’IA. « Cela suggère que l’IA peut fonctionner de manière cohérente dans différentes populations, même pour celles dont les poumons sont malades ou postopératoires », écrivent les auteurs.
Les participants à l’étude ont été divisés en deux groupes de taille égale : l’un dont les radiographies ont été analysées uniquement par les radiologues et l’autre avec l’assistance de l’IA. Les nodules pulmonaires sont également divisés en deux catégories : solides (diamètre supérieur à huit millimètres) et sous-solides (partie solide supérieure à six millimètres). Dans ces deux cas, l’identification donnera lieu à un suivi selon les critères de dépistage du cancer du poumon.
IMAGES D’UNE FEMME DE 60 ANS QUI A SUBI UNE RADIOGRAPHIE PULMONAIRE À DES FINS DE BILAN DE SANTÉ ET QUI A ÉTÉ AFFECTÉE AU GROUPE IA (INTELLIGENCE ARTIFICIELLE). (A) LA RADIOGRAPHIE PULMONAIRE FRONTALE MONTRE UNE OPACITÉ NODULAIRE SUBTILE (FLÈCHE) DANS LA ZONE PULMONAIRE MOYENNE DROITE. (B) LA LÉSION A ÉTÉ DÉTECTÉE PAR LE LOGICIEL DE DÉTECTION ASSISTÉE PAR ORDINATEUR BASÉ SUR L’IA, AVEC UNE PROBABILITÉ D’ANOMALIE DE 81,1 %. LE RADIOLOGUE DÉSIGNÉ A DÉCLARÉ QUE CETTE RADIOGRAPHIE PULMONAIRE ÉTAIT POSITIVE.
IA : deux fois plus efficace que les radiologues
Au total, des nodules pulmonaires ont été détectés chez 2 % des personnes. L’outil de dépistage radiographique de l’IA est deux fois plus efficace que les radiologues pour détecter le cancer du poumon, l’analyse ayant montré que le taux de détection des nodules pulmonaires exploitables sur les radiographies pulmonaires était de 0,59 % avec l’aide de l’IA, contre 0,25 % sans l’aide de l’IA. « Notre étude a fourni des preuves solides que l’IA pourrait vraiment aider à interpréter les radiographies pulmonaires.
Cela contribuera à identifier plus efficacement et plus tôt les maladies thoraciques, en particulier le cancer du poumon », a conclu le coauteur de l’étude Jin Mo Goo, du département de radiologie de l’hôpital universitaire national de Séoul en Corée.
SCIENCES
