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.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
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

Il vous reste 66% 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

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

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

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Dans le dossier

icon réservé aux abonnés Feu vert pour des expérimentations d’envergure de dépistage du cancer pulmonaire

Voir le dossier

Le fil Docteur Imago

07 Août

16:00

Pour la détection du cancer du sein, les performances diagnostiques des protocoles d'IRM abrégée par rapport à l'IRM standard varient selon le protocole et le contexte clinique. La technique FAST conserve une sensibilité élevée, tandis que la combinaison FAST + ultrafast + T2W offre une spécificité supérieure dans un contexte diagnostique (étude).

14:30

72 % des patientes préfèreraient l'angiomammographie à l'IRM mammaire lorsque les performances diagnostiques sont comparables. Cette préférence est liée à une sensation de claustrophobie moindre, à une durée d'examen plus courte et à un niveau d'anxiété plus faible (étude).

7:10

La Société nord-américaine de radiologie (RSNA) annonce le lancement de son challenge IA pour l'imagerie du genou. Les modèles développés seront évalués sur leur capacité à détecter et à classer avec précision les anomalies du genou visibles à l'IRM. Les gagnants seront annoncés au prochain congrès de la RSNA qui se tiendra du 29 novembre au 3 décembre.

7:00

06 Août

16:00

L'arrêté du 4 août 2026 fixant le nombre d'étudiants de troisième cycle des études de médecine susceptibles d'être affectés, par spécialité et par subdivision territoriale au titre de l'année universitaire 2026-2027 a été publié au Journal Officiel. Pour la radiologie, le nombre d'internes est fixé à 266, et pour la médecine nucléaire à 44.

13:44

Des grands modèles de langage (LLM) seraient capables de générer, à partir des notes cliniques, des indications pertinentes en radiologie qui seraient plus complètes et plus factuelles que les indications émises par des cliniciens (étude).
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR