Une méthode qui tarde à convaincre

La radiomique n’est toujours pas prête pour la clinique

Une méta-analyse de 44 revues systématiques portant sur la recherche en radiomique conclut que ces dernières sont de faible qualité, tandis que peu d'études atteignent un niveau de validation scientifique convaincant pour envisager une utilisation clinique des radiomiques.

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Le 04/09/23 à 7:00, mise à jour le 14/09/23 à 13:05 Lecture 1 min.

En réalisant de nouveau 53 méta-analyses décrites dans 38 des 44 études considérées, les auteurs n'en ont trouvé que 3 qui présentaient des preuves d'un niveau convaincant, prélude à la transition de la radiomique en utilisation clinique. D. R.

Depuis l'invention en 2012 du terme « radiomique » pour désigner l’exploration algorithmique de grandes quantités d’images radiologiques afin d'en extraire des caractéristiques statistiques cachées aux yeux des radiologues, de nombreuses équipes se sont attelées à développer de telles méthodes en recherche, avec comme objectif final une utilisation en clinique. Afin d'évaluer la possibilité de la transition de la recherche à la clinique de la radiomique, des chercheurs chinois ont mené une méta-analyse de revues systématiques portant sur l'évaluation de l'efficacité d'outils basés sur ce principe. Résultat ? Dans leur article publié mi-juin dans Insights into Imaging, ils jugent que les méta-analyses sont de qualité suboptimale et constituent des preuves insatisfaisantes à l'application clinique de méthodes radiomiques [1].

44 revues systématiques

Pour leur étude, les chercheurs chinois ont sélectionné 44 revues systématiques avec méta-analyses publiées avant le 15 novembre 2022. Ils

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Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Zhong J., Lu J., Zhang G. et coll., « An overview of meta-analyses on radiomics: more evidence is needed to support clinical translation », Insights into Imaging, 19 juin 2023. DOI : 10.1186/s13244-023-01437-2.
    Han Z., Chen Q., Zhang L. et coll., « Radiogenic association between the T2-FLAIR mismatch sign and IDH mutation status in adult patients with lower-grade gliomas: an updated systematic review and meta-analysis », European Radiology, 2022, vol. 32, p. 5339-5352. DOI : 10.1007/s00330-022-08607-8.
    Kao Y.-S. et Lin K.-T., « A meta-analysis of computerized tomography-based radiomics for the diagnosis of COVID-19 and viral pneumonia », Diagnostic, mai 2021, vol. 11, n° 6. DOI : 10.3390/diagnostics11060991.
    Li Y., Liu Y., Liang Y. et coll., « Radiomics can differentiate high-grade glioma from brain metastasis: a systematic review and meta-analysis », European Radiology, 2022, vol. 32, p. 8039-8051. DOI : 10.1007/s00330-022-08828-x.
    Moskowitz C. S., Welch M. L., Jacobs M. A. et coll., « Radiomic analysis: study design, statistical analysis and other bias mitigation strategies », Radiology, août 2022, vol. 304, n° 2. DOI : 10.1148/radiol.211597.

Mots-clés

intelligence artificielle radiomique

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