Imagerie thoracique

Un système de deep learning prédit la survie de patients opérés d’un cancer du poumon

En extrayant des informations de scanners thoraciques préopératoires, des médecins coréens ont testé un modèle de deep learning capable de prédire la survie sans maladie de patients opérés d’un cancer du poumon.

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Le 15/06/20 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 15:14 Lecture 2 min.

Dans leurs constatations, les auteurs indiquent que le statut tabagique et les résultats du modèle d'apprentissage profond « étaient les seuls facteurs de pronostic indépendants de la survie sans maladie des patients après la résection chirurgicale d'un adénocarcinome de stade I ». © Hyungjin Kim et coll. / Radiological Society of North America

Une équipe de chercheurs coréens a développé un modèle d’apprentissage profond basé sur les données de scanner préopératoire qui permettrait de prédire la survie sans maladie de patients atteints d’un adénocarcinome pulmonaire traité par chirurgie. Cette étude rétrospective menée par Hyungjin Kim, radiologue à la faculté de médecine de l’université de Séoul, est parue au mois de mai dans la revue Radiology [1].

Deux sets de données pour l’entraînement et la validation

Pour ces travaux, les chercheurs se sont appuyés sur deux ensembles de données : le premier a été utilisé pour entraîner l’algorithme, le second pour la validation externe. Pour l'ensemble de données 1, les patients éligibles étaient ceux qui avaient subi au moins une lobectomie pour un cancer du poumon. « Au total, 800 patients atteints d'adénocarcinomes pulmonaires réséqués entre janvier 2009 et décembre 2015 ont été identifiés rétrospectivement par une recherche dans les dossiers médicaux électroniques, détaillent les au

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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Bibliographie

  1. Hyungjin Kim, Jin Mo Goo, Kyung Hee Lee et coll., « Preoperative CT-based Deep Learning Model for Predicting Disease-Free Survival in Patients with Lung Adenocarcinomas », Radiology, 12 mai 2020, publication en ligne. DOI : 10.1148/radiol.2020192764.

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