IRM multiparamétrique

Un logiciel d’IA aussi performant que des radiologues dans la détection du cancer de la prostate

Des chercheurs britanniques ont comparé une solution d'IA aux interprétations des radiologues soutenus par une équipe multidisciplinaire pour la détection du cancer de la prostate. Leurs résultats démontrent que les performances du dispositif seraient comparables à celles des médecins. Il aurait donc le potentiel d'améliorer le parcours IRM pour les décisions de biopsie.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 07/04/25 à 15:00 Lecture 2 min.

Le logiciel, (Lucida Medical, Pi-v2.4) a été entraîné à détecter les cancers de la prostate cliniquement significatifs de grade Gleason ≥ 2 à partir de données rétrospectives provenant de l’ensemble de données PROSTATEx et de cinq hôpitaux britanniques, incluant 793 patients. © Lucida Medical

Une étude multicentrique menée au Royaume-Uni a évalué une solution d’intelligence artificielle capable d'analyser des IRM multiparamétriques pour diagnostiquer le cancer de la prostate. Ce dispositif médical, qui fournit des scores de risque associés au cancer de la prostate cliniquement significatif (csPCa), a été comparé à l’interprétation des radiologues spécialisés, grâce à un ensemble de données d’IRM de plusieurs hôpitaux.

Un logiciel d’IA testé sur des données indépendantes

Le logiciel, (Lucida Medical, Prostate Intelligence®-Pi-v2.4), est basé sur l’apprentissage profond et certifié CE. Il a été entraîné à détecter les cancers de la prostate cliniquement significatifs de grade Gleason ≥ 2 à partir de données rétrospectives provenant de l’ensemble de données PROSTATEx et de cinq hôpitaux britanniques, incluant 793 patients. « Notre ensemble de données de validation distinct portait sur six machines de deux fabricants répartis sur six sites », précisent les auteurs de l’étude. Au t

Il vous reste 68% 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

Solenn Duplessy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Giganti F, Moreira da Silva N, Yeung M, et al (2025) AI-powered prostate cancer detection: a multi-centre, multi-scanner validation study. Eur Radiol. https://doi.org/10.1007/s00330-024-11323-0

Spécialité médicale

Urologie

Modalité d’imagerie

IRM

Mots-clés

intelligence artificielle cancer de la prostate IRM multiparamétrique

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Dans le dossier

icon réservé aux abonnés Les nouvelles prises en charge du cancer de la prostate

Voir le dossier

Le fil Docteur Imago

07 Août

16:00

Pour la détection du cancer du sein, les performances diagnostiques des protocoles d'IRM abrégée par rapport à l'IRM standard varient selon le protocole et le contexte clinique. La technique FAST conserve une sensibilité élevée, tandis que la combinaison FAST + ultrafast + T2W offre une spécificité supérieure dans un contexte diagnostique (étude).

14:30

72 % des patientes préfèreraient l'angiomammographie à l'IRM mammaire lorsque les performances diagnostiques sont comparables. Cette préférence est liée à une sensation de claustrophobie moindre, à une durée d'examen plus courte et à un niveau d'anxiété plus faible (étude).

7:10

La Société nord-américaine de radiologie (RSNA) annonce le lancement de son challenge IA pour l'imagerie du genou. Les modèles développés seront évalués sur leur capacité à détecter et à classer avec précision les anomalies du genou visibles à l'IRM. Les gagnants seront annoncés au prochain congrès de la RSNA qui se tiendra du 29 novembre au 3 décembre.

7:00

06 Août

16:00

L'arrêté du 4 août 2026 fixant le nombre d'étudiants de troisième cycle des études de médecine susceptibles d'être affectés, par spécialité et par subdivision territoriale au titre de l'année universitaire 2026-2027 a été publié au Journal Officiel. Pour la radiologie, le nombre d'internes est fixé à 266, et pour la médecine nucléaire à 44.

13:44

Des grands modèles de langage (LLM) seraient capables de générer, à partir des notes cliniques, des indications pertinentes en radiologie qui seraient plus complètes et plus factuelles que les indications émises par des cliniciens (étude).
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR