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.

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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

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Auteurs

Solenn Duplessy

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Bibliographie

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

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