Cancer du poumon

Une évaluation automatique des structures extrapulmonaires prédit la mortalité après un scanner de dépistage

Un modèle d’analyse automatique des découvertes extrapulmonaires fortuites sur des scanners thoraciques a permis de prédire la mortalité à deux et dix ans avec une aire sous la courbe ROC de 0,72 au sein d’une cohorte de participants à un essai sur le dépistage du cancer du poumon.

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Le 06/01/25 à 15:00 Lecture 2 min.

Les chercheurs ont travaillé à partir des scanners baseline de 24 401 participants à l’essai NLST de dépistage du cancer du poumon, inclus entre 2002 et 2007 dans 33 sites aux États-Unis (photo d'illustration). © Carla Ferrand

Les scanners thoraciques de dépistage du cancer du poumon incluent d’autres organes qui peuvent contenir des informations supplémentaires cruciales pour une évaluation complète des patients. Une équipe du centre médical Cedars-Sinai à Los Angeles, aux États-Unis, a mobilisé l’intelligence artificielle pour exploiter ces données, et développé un modèle d’analyse automatique des découvertes extrapulmonaires fortuites sur les scanners thoraciques pour l’évaluation des risques de mortalité. Les résultats de ses travaux sont parus dans Radiology [1].

Une segmentation automatique de 32 structures d’intérêt

Les chercheurs, emmenés par Anna M. Marcinkiewicz, ont travaillé à partir des scanners baseline de 24 401 participants à l’essai NLST de dépistage du cancer du poumon, inclus entre 2002 et 2007 dans 33 sites aux États-Unis. Ils ont soumis les examens au logiciel public suisse TotalSegmentator pour segmenter 32 structures de façon automatique dont le cœur, les grands vaisseaux, le tractus

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Bibliographie

  1. Marcinkiewicz AM, Buchwald M, Shanbhag A, et al (2024) AI for Multistructure Incidental Findings and Mortality Prediction at Chest CT in Lung Cancer Screening. Radiology 312:e240541. https://doi.org/10.1148/radiol.240541

Spécialité médicale

Pneumologie

Modalité d’imagerie

Scanner

Mots-clés

intelligence artificielle dépistage du cancer du poumon cancer du poumon

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