Revue de la littérature

L’IA défie les radiologues dans la prédiction de la réponse au traitement du cancer du poumon

Une étude américaine a comparé les performances des radiologues et de systèmes d'intelligence artificielle pour prédire la réponse au traitement du cancer du poumon. L'IA a montré sa supériorité, avec une amélioration de la sensibilité et de la spécificité de 6 % et 4 %.

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Le 24/11/25 à 7:00, mise à jour le 28/11/25 à 16:26 Lecture 2 min.

Les auteurs rapportent que dans toutes les études l'IA montrait une supériorité modeste mais statistiquement significative par rapport aux radiologues, avec une amélioration de la sensibilité et de la spécificité de 6 % et 4 % respectivement (photo d'illustration). D. R.

Aux États-Unis, des chercheurs de la faculté de médecine de l’université de Saint-Louis (Missouri) ont comparé les performances de radiologues et de l’intelligence artificielle dans la prédiction de la réponse au traitement du cancer du poumon. Ils ont réalisé une revue systématique et une méta-analyse, dont les résultats ont été publiés dans la revue Frontiers in Oncology au mois d’octobre. [1]

Onze études incluses

Pour leur étude, les chercheurs ont effectué une recherche systématique dans des bases de données telles que PubMed, Embase, Scopus, Web of Science et Cochrane Library depuis leur création jusqu'au 31 mars 2025. Au final, onze études rétrospectives ont été incluses dans l’analyse, couvrant l’évaluation de la réponse au traitement de 6 615 patients. « Les études incluses couvraient la période 2018-2024 et ont été menées aux États-Unis (n = 4), en Chine (n = 3), en Allemagne (n = 2), en Corée du Sud (n = 1) et au Japon (n = 1), précisent les auteurs. Les modalités d'imagerie co

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

Rodriguez NG, Mercado NC, Panjiyar K, Kunwor R (2025) Artificial intelligence versus radiologists in predicting lung cancer treatment response: a systematic review and meta-analysis. Front Oncol 15. https://doi.org/10.3389/fonc.2025.1634694.

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