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.

Spécialité médicale

Oncologie

Modalité d’imagerie

IRM

Mots-clés

intelligence artificielle cancer de la prostate dépistage

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

25 Sep

16:00

Une revue publiée dans Neuroradiology offre un aperçu global des bénéfices cliniques et des limites opérationnelles de la téléradiologie. Selon les chercheurs, celle-ci améliore l’accès à l’expertise, la rapidité des diagnostics et la continuité des soins. Cependant, son développement reste limité par les problèmes de connectivité, d’interopérabilité, de sécurité des données et de réglementation.

15:00

13:00

Dans une revue de la littérature, des chercheurs australiens mettent en évidence des obstacles à l’inclusion des personnes LGBTQ+ en imagerie médicale, notamment les systèmes binaires, le mégenrage et le manque de formation, et souligne la nécessité de développer et d’évaluer des pratiques, des outils et des communications plus inclusifs.

7:45

Un algorithme testé par une équipe de chercheurs danois a démontré une bonne précision pour la détection de fractures d'extrémités en situation d'urgence. Cependant, la valeur prédictive positive inférieure par rapport aux comptes rendus de radiologie et l'apparition de faux positifs soutiennent son utilisation comme aide à la décision plutôt que pour le diagnostic autonome. (Étude)

7:00

24 Sep

17:30

Dans une étude présentée dans JACR, les répétitions d'examens IRM cérébrales liées aux mouvements des patients ont généralement permis d'améliorer la qualité de l'image et la fiabilité du diagnostic, tandis que les répétitions des cholangiopancréatographies n'ont apporté qu'un bénéfice limité. « Ces résultats plaident en faveur d'un suivi au niveau des séquences afin d'orienter les stratégies ciblées de réduction des mouvements », concluent les chercheurs.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR