Aide au diagnostic

L’intérêt de l’IA dans le dépistage du cancer de la prostate reste à démontrer

Une revue exploratoire européenne souligne le manque de données probantes et les limites actuelles des outils disponibles, avec un risque de surdétection et de biopsies inutiles.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 26/05/26 à 15:00, mise à jour le 29/05/26 à 15:57 Lecture 3 min.

Les systèmes d’intelligence artificielle doivent impérativement être formés à partir d’une grande quantité d’images IRM recueillies à partir d’un grand nombre de paramètres (photo d'illustration de biospie sous IRM). © Carla Ferrand

Utiliser l’IA dans le dépistage du cancer de la prostate par IRM chez les hommes asymptomatiques serait inefficace, voire préjudiciable à l’établissement d’un diagnostic fiable. Une revue exploratoire de la littérature [1], bien que d’ampleur limitée en raison du peu de données probantes éligibles, suggère que les outils d’intelligence artificielle actuels manqueraient d’entraînement et d’informations pertinentes pour détecter ce cancer chez des individus a priori en bonne santé.

Le cancer de la prostate étant le plus répandu chez les hommes [2], l’acquisition et la lecture rapide des images IRM prostatiques sont des enjeux primordiaux. L’IA, considérée comme une solution potentielle en imagerie, et tout particulièrement en imagerie de la prostate, pour réduire la nécessité croissante de main-d’œuvre liée à une intensification du dépistage du cancer de la prostate, apparaît alors tout indiquée pour réduire le temps d’examen et assister le radiologue dans l’analyse des résultats. Une équ

Il vous reste 77% 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

Auteurs

Inès Bourdon

Journaliste spécialisée

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Singh, Deependra, et al. « Use of Artificial Intelligence in Prostate MRI: A Rapid Scoping Review Highlighting Limited Evidence in Screening Context ». European Journal of Radiology, vol. 202, septembre 2026, p. 112930. DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2026.112930.
  2. Elmadani, Mohammed, et al. « Cancer Burden in Europe: A Systematic Analysis of the GLOBOCAN Database (2022) ». BMC Cancer, vol. 25, no 1, mars 2025, p. 447. DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.1186/s12885-025-13862-1.
  3. Winkel, David J., et al. « Autonomous Detection and Classification of PI-RADS Lesions in an MRI Screening Population Incorporating Multicenter-Labeled Deep Learning and Biparametric Imaging: Proof of Concept ». Diagnostics, vol. 10, no 11, novembre 2020, p. 951. DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.3390/diagnostics10110951.
  4. Thimansson, Erik, et al. « A pilot study of AI-assisted reading of prostate MRI in Organized Prostate Cancer Testing ». Acta Oncologica, vol. 63, octobre 2024, p. 816‑21. DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.2340/1651-226X.2024.40475.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

14:20

La Mayo Clinic (États-Unis) a actualisé son application ContrastRX sur les protocoles de traitement des réactions aux produits de contraste.

7:18

Le score de calcification de l'aorte abdominale pourrait servir de marqueur potentiel pour identifier les patients présentant un risque de fracture de la hanche, afin de les inciter à prendre des médicaments contre l'ostéoporose (étude).
09 Juin

14:53

Le centre hospitalier William Morey de Chalon-sur-Saône (71) a déclaré un événement significatif de radioprotection après avoir constaté des dépassements de doses lors d’examens radiologiques pédiatriques, concernant 1 500 patients, dont 225 nourrissons, entre 2019 et 2025.

12:49

Une étude publiée dans Emergency Radiology indique que la reconstruction par apprentissage profond compressed sensing (CS-DLR) en IRM cérébrale 3 T réduit significativement le temps d’examen chez les patients atteints d’AVC ischémique aigu tout en améliorant ou en préservant la qualité diagnostique des images.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR