Un outil d’intelligence artificielle (IA) aide les médecins à prédire le risque de cancer dans les nodules pulmonaires observés au scanner, selon une nouvelle étude publiée dans la revue Radiologie.
Les nodules pulmonaires apparaissent sous forme de petites taches sur les poumons sur l’imagerie thoracique. Ils sont devenus une découverte beaucoup plus courante car la tomodensitométrie a gagné la faveur des rayons X pour l’imagerie thoracique.
Un nodule apparaîtrait sur quelque part entre 5 % et 8 % des radiographies pulmonaires. Le scanner thoracique est un test tellement sensible que vous verrez un petit nodule dans plus d’un tiers à la moitié des cas. Nous sommes passés d’un problème relativement rare à un problème qui touche 1,6 million de personnes aux États-Unis chaque année. »
Anil Vachani, MD, auteur principal de l’étude, directeur de la recherche clinique dans la section de pneumologie interventionnelle et d’oncologie thoracique, Perelman School of Medicine, Université de Pennsylvanie, Philadelphie
Le Dr Vachani et ses collègues ont évalué un outil de diagnostic assisté par ordinateur basé sur l’IA développé par Optellum Ltd. d’Oxford, en Angleterre, pour aider les cliniciens à évaluer les nodules pulmonaires au scanner thoracique. Alors que les tomodensitogrammes montrent de nombreux aspects du nodule, tels que la taille et les caractéristiques des frontières, l’IA peut approfondir encore plus.
« 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 », a déclaré le Dr Vachani.
Dans l’étude, six radiologues et six pneumologues ont fait des estimations du risque de malignité pour les nodules en utilisant uniquement les données d’imagerie CT. Ils ont également fait des recommandations de prise en charge telles que la surveillance CT ou une procédure de diagnostic pour chaque cas sans et avec l’outil d’IA.
Un total de 300 scanners thoraciques de nodules pulmonaires indéterminés ont été utilisés dans l’étude. Les chercheurs ont défini les nodules indéterminés comme ceux entre 5 et 30 millimètres 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 stratification des risques et les recommandations de gestion.
« 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 », a déclaré 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 bénin et, espérons-le, d’améliorer la façon dont nous gérons les patients. »
Le modèle semble fonctionner aussi bien sur la tomodensitométrie diagnostique que sur la tomodensitométrie de dépistage à faible dose, a déclaré le Dr Vachani, 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 », a déclaré 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. »