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.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 01/06/23 à 15:00, mise à jour aujourd'hui à 15:09 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

Il vous reste 70% 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

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

Oncologie Imagerie de la femme

Modalité d’imagerie

Scanner

Mots-clés

intelligence artificielle radiomique

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

30 Juil

17:38

Des chercheurs ont développé un nouveau détecteur de rayons X qu’ils disent capable de produire des images plus nettes à des doses de radiation plus faibles. Les résultats de leur étude ont été publié dans National Science Review.

13:52

7:30

Selon une étude, les examens de TEP-TDM devraient être envisagés comme examen de première intention pour diagnostiquer les patients atteints de fièvre d'origine inconnue. Les chercheurs mettent en avant la performance diagnostique et l'impact vertueux sur la prise en charge des patients

7:00

29 Juil

16:21

Le groupe de travail sur l'abdomen de la Société européenne de radiologie pédiatrique publie ses recommandations pour les examens de fluoroscopie du tractus gastro-intestinal supérieur chez l'enfant.

14:17

Le score LI-RADS v2024 sans rayonnements a démontré d'excellentes performances diagnostiques et s'est révélé performant pour évaluer la viabilité tumorale chez des patients atteints d'un CHC traités par radiothérapie faible dose associée à une immunothérapie ciblée (étude).
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR