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.

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Le 17/01/24 à 7:00 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

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Auteurs

Solenn Duplessy

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.

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