Une nouvelle étude internationale menée par des chercheurs du Karolinska Institutet en Suède montre que les modèles basés sur l'IA peuvent surpasser les experts humains dans l'identification du cancer de l'ovaire dans les images échographiques. L'étude est publiée dans Médecine naturelle.
« Les tumeurs ovariennes sont courantes et sont souvent détectées par hasard », explique le professeur Elisabeth Epstein du département des sciences cliniques et de l'éducation du Södersjukhuset (hôpital général de Stockholm Sud), du Karolinska Institutet et consultant principal au département d'obstétrique et de gynécologie de l'hôpital. « Il existe une grave pénurie d'experts en échographie dans de nombreuses régions du monde, ce qui a fait craindre des interventions inutiles et des diagnostics de cancer retardés. Nous avons donc voulu savoir si l'IA pouvait compléter les experts humains. »
L'IA surpasse les experts
Les chercheurs ont développé et validé des modèles de réseaux neuronaux capables de différencier les lésions ovariennes bénignes et malignes, après avoir formé et testé l'IA sur plus de 17 000 images échographiques provenant de 3 652 patients dans 20 hôpitaux répartis dans huit pays. Ils ont ensuite comparé la capacité diagnostique des modèles avec celle d'un grand groupe d'experts et d'examinateurs en échographie moins expérimentés.
Les résultats ont montré que les modèles d'IA ont surpassé les examinateurs experts et non-experts dans l'identification du cancer de l'ovaire, atteignant un taux d'exactitude de 86,3 pour cent, contre 82,6 pour cent et 77,7 pour cent respectivement pour les examinateurs experts et non-experts.
Ceci propose que les modèles de réseau neuronal puissent offrir l'aide précieuse dans le diagnostic du cancer de l'ovaire, particulièrement dans les cas difficiles à diagnostiquer et dans les contextes où il y a une pénurie d'experts en échographie. »
Professeur Elisabeth Epstein, Département des sciences cliniques et de l'éducation, Södersjukhuset (Hôpital général du sud de Stockholm), Karolinska Institutet
Réduire le besoin de références d’experts
Les modèles d’IA peuvent également réduire le besoin de références d’experts. Dans une situation de triage simulée, le soutien de l’IA a réduit le nombre de références de 63 pour cent et le taux d’erreurs de diagnostic de 18 pour cent. Cela peut conduire à des soins plus rapides et plus rentables pour les patientes présentant des lésions ovariennes.
Malgré les résultats prometteurs, les chercheurs soulignent que des études supplémentaires sont nécessaires avant que le plein potentiel des modèles de réseaux neuronaux et leurs limites cliniques soient pleinement compris.
« Avec la poursuite de la recherche et du développement, les outils basés sur l'IA peuvent faire partie intégrante des soins de santé de demain, en soulageant les experts et en optimisant les ressources hospitalières, mais nous devons nous assurer qu'ils peuvent être adaptés à différents environnements cliniques et groupes de patients », déclare Filip Christiansen. , doctorant dans le groupe de recherche du professeur Epstein au Karolinska Institutet et co-premier auteur avec Emir Konuk au KTH Royal Institute of Technology.
Évaluation de la sécurité du support IA
Les chercheurs mènent actuellement des études cliniques prospectives à Södersjukhuset pour évaluer la sécurité clinique quotidienne et l'utilité de l'outil d'IA. Les recherches futures comprendront également une étude multicentrique randomisée pour examiner son effet sur la prise en charge des patients et les coûts des soins de santé.
L'étude a été menée en étroite collaboration avec des chercheurs de l'Institut royal de technologie KTH et a été financée par des subventions du Conseil suédois de la recherche, de la Société suédoise du cancer, du Conseil régional de Stockholm, des fonds de recherche sur le cancer de Radiumhemmet et de Wallenberg AI, Autonomous Systems. et logiciel (WASP).
Elisabeth Epstein, Filip Christiansen et trois co-auteurs ont déposé une demande de brevet auprès de la société Intelligyn pour des méthodes de diagnostic assisté par ordinateur. Elisabeth Epstein, Filip Christiansen et Kevin Smith, chercheur au KTH Royal Institute of Technology, possèdent également des actions d'Intelligyn, dont le professeur Epstein est un gérant non salarié. Consultez le document pour une liste complète des conflits d’intérêts.
