Détection opportuniste du cancer du pancréas

Un modèle d’IA surpasse les radiologues dans la détection du cancer du pancréas au scanner sans injection

Une étude chinoise multicentrique publiée fin novembre dans Nature Medicine a évalué un nouveau logiciel d'apprentissage profond. Appelé Panda, il détecte les adénocarcinomes canalaires pancréatiques ainsi que les sept lésions pancréatiques les plus courantes. L'algorithme dépasserait la limite supérieure de performance des radiologues experts en détection de lésions lors de la lecture d'examens de scanner non injectés.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 17/01/24 à 7:00, mise à jour le 27/08/26 à 16:38 Lecture 3 min.

Le modèle Panda vise à détecter la présence d’une lésion pancréatique, à la segmenter et à la classer comme adénocarcinome canalaire pancréatique (PDAC sur l'image) ou comme une autre lésion pancréatique, pouvant relever de sept sous-types. © Cao et al, Nature Medicine | CC BY 4.0 DEED

L’adénocarcinome canalaire pancréatique (ACP) est souvent découvert tardivement à un stade inopérable. Un diagnostic précoce pourrait considérablement améliorer son mauvais pronostic, mais la détection opportuniste de lésions pancréatiques a longtemps été tenue pour impossible en scanner non injecté. Toutefois la donne pourrait changer, si l'on en croit une étude parue le 20 novembre 2023 dans Nature Medicine [1]. Dans cette dernière, des radiologues chinois affirment avoir développé une intelligence artificielle (IA) supérieure aux lecteurs humains pour détecter et classer les lésions pancréatiques en scanner non injecté, Panda.

Un modèle validé sur des données multicentriques

Afin de développer ce modèle utilisant l'apprentissage profond, des chercheurs de l’Institut des maladies du pancréas de Shanghai (SIPD) ont entraîné un algorithme sur un jeu de données issues de 3 208 patients traités dans un unique centre du SIPD entre janvier 2015 et octobre 2020. Ce premier modèle a ensuit

Il vous reste 78% 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. Cao, K., Xia, Y., Yao, J., et coll., « Large-scale pancreatic cancer detection via non-contrast CT and deep learning », Nature Medicine, 20 novembre 2023. DOI : 10.1038/s41591-023-02640-w.

Spécialité médicale

Oncologie Hépatologie

Modalité d’imagerie

Scanner

Mots-clés

cancer du pancréas apprentissage profond intelligence artificielle dépistage

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Dans le dossier

icon réservé aux abonnés L’imagerie dans la guerre contre le cancer du pancréas

Voir le dossier

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