Optimisation du dépistage

Une nouvelle IA prédit le cancer du poumon jusqu’à 6 ans à partir d’un scanner thoracique

Un nouvel algorithme utilisant l'apprentissage profond prédit le risque de développer un cancer bronchopulmonaire dans les six ans suivant la réalisation d'un scanner thoracique. Il a fait l'objet d'une publication dans Journal of Clinical Oncology en janvier 2023.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 13/02/23 à 16:00, mise à jour le 11/09/23 à 13:23 Lecture 2 min.

L'IA Sybil, validée sur trois cohortes indépendantes de patients, prédit le risque individuel de cancer du poumon à partir d'un scanner thoracique, avec une aire sous la courbe supérieure à 0,75 sur 6 ans (image d'illustration). D. R.

Un unique scanner thoracique basse dose, sans données cliniques associées ni annotations. C'est tout ce que nécessite Sybil, un nouveau modèle d'apprentissage profond, pour prédire le risque de développer un cancer du poumon chez différentes cohortes de sujets ayant participé à un dépistage du cancer bronchopulmonaire, d'après une étude rétrospective présentée en janvier 2023 dans Journal of Clinical Oncology [1].

Trois bases de données

Les chercheurs du Massachusetts Institute of Technology de Cambridge (États-Unis) et du Massachusetts General Hospital (MGH) de Boston (États-Unis) à l'origine de l'article ont entraîné puis validé Sybil sur des milliers de scanners thoraciques basse dose provenant de trois bases de données différentes : le dépistage au MGH (8 821 scanners basse dose dans la base de données de validation), le dépistage organisé national américain (6 282 examens), et le dépistage au Chang Gung Memorial Hospital (CGMH) à Taïwan (12 280 examens). Grâce à la sélection de suje

Il vous reste 71% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Bibliographie

  1. Mikhael P. G., Wohlwend J., Yala A. et coll., « Sybil: A Validated Deep Learning Model to Predict Future Lung Cancer Risk From a Single Low-Dose Chest Computed Tomography », Journal of Clinical Oncology, 12 janvier 2023. DOI : 10.1200/JCO.22.01345.

Spécialité médicale

Oncologie

Modalité d’imagerie

Scanner

Mots-clés

cancer du poumon apprentissage profond

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

08 Déc

11:00

Bayer a présenté au RSNA les premiers résultats pédiatriques de son étude QUANTI, montrant que son agent de contraste IRM gadoquatrane offre un profil pharmacocinétique et une sécurité comparables à ceux de l’adulte, tout en réduisant de 60 % la dose (communiqué).

7:10

Jeffrey S. Klein a été nommé le nouveau président de la Société nord-américaine de radiologie (RSNA).

7:00

05 Déc

16:13

14:12

Un système de score basé sur l'IRM pour prédire la spondylodiscite a démontré d'excellentes performances diagnostiques, et serait une méthode précise et standardisée pour la prise de décision clinique (étude).

7:09

La seconde interprétation des examens de médecine nucléaire pédiatrique par des radiopédiatres spécialisés en médecine nucléaire a entraîné des changements susceptibles d'avoir un impact sur la prise en charge clinique dans 17 % des cas (étude).
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR