Aide au pronostic

Une IA améliore l’évaluation des tumeurs ovariennes par les jeunes radiologues

Des chercheurs taïwanais ont développé un algorithme aidant à différencier tumeurs de l'ovaire bénignes et malignes. Leur IA se base sur des données cliniques, ainsi que sur des données radiomiques et des caractéristiques extraites par apprentissage profond d'images de scanner.

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Le 01/06/23 à 15:00, mise à jour aujourd'hui à 15:10 Lecture 2 min.

L'IA développée par l'équipe du Dr Wu associe données cliniques, informatiques et radiomiques pour différencier tumeurs ovariennes malignes et bénignes (image d'illustration). D. R.

Le cancer de l'ovaire est le cancer gynécologique le plus mortel, et sa prise en charge précoce par ablation améliore son taux de survie. Cependant, 28 % des ovariectomies seraient réalisées pour des tumeurs bénignes, entraînant des risques à long terme non négligeables chez les femmes opérées à tort : baisse de la fertilité, ménopause précoce, etc. [1]. Afin d’aider les radiologues à distinguer le mieux possible cancers malins et bénins de l'ovaire, des médecins taïwanais ont développé un algorithme d'intelligence artificielle utilisant des données radiomiques extraites de scanners. Leurs résultats sont parus le 24 avril 2023 dans Insights into Imaging [2].

Près de 200 tumeurs ovariennes

Les auteurs ont rétrospectivement enrôlé 149 patientes du MacKay Memorial Hospital de Taipei (Taïwan) présentant en tout 185 tumeurs ovariennes visibles sur des scanners avec rehaussement de contraste et confirmées par anatomopathologie. 129 tumeurs (dont 54 malignes) de 104 patientes ont servi de donné

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Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Moore B. J., Steiner C. A., Davis H. et coll., « Statistical brief #214 Trends in hysterectomies and oophorectomies in hospital inpatient and ambulatory settings, 2005-2013 », Healthcare Cost and Utilization Project (HCUP) Statistical Briefs [Internet], novembre 2016. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK409175/. Site consulté le 1er juin 2023.
  2. Jan Y.-T., Tsai P.-S., Huang W.-H. et coll., « Machine learning combined with radiomics and deep learning features extracted from CT images: a novel AI model to distinguish benign from malignant ovarian tumors », Insights Into Imaging, 2023, vol. 14, n° 68. DOI : 10.1186/s13244-023-01412-x.

Spécialité médicale

Imagerie de la femme Oncologie

Modalité d’imagerie

Scanner

Mots-clés

intelligence artificielle radiomique

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