Optimisation du dépistage

Une nouvelle IA prédit le cancer du poumon jusqu’à 6 ans à partir d’un scanner thoracique

Un nouvel algorithme utilisant l'apprentissage profond prédit le risque de développer un cancer bronchopulmonaire dans les six ans suivant la réalisation d'un scanner thoracique. Il a fait l'objet d'une publication dans Journal of Clinical Oncology en janvier 2023.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 13/02/23 à 16:00, mise à jour le 11/09/23 à 13:23 Lecture 2 min.

L'IA Sybil, validée sur trois cohortes indépendantes de patients, prédit le risque individuel de cancer du poumon à partir d'un scanner thoracique, avec une aire sous la courbe supérieure à 0,75 sur 6 ans (image d'illustration). D. R.

Un unique scanner thoracique basse dose, sans données cliniques associées ni annotations. C'est tout ce que nécessite Sybil, un nouveau modèle d'apprentissage profond, pour prédire le risque de développer un cancer du poumon chez différentes cohortes de sujets ayant participé à un dépistage du cancer bronchopulmonaire, d'après une étude rétrospective présentée en janvier 2023 dans Journal of Clinical Oncology [1].

Trois bases de données

Les chercheurs du Massachusetts Institute of Technology de Cambridge (États-Unis) et du Massachusetts General Hospital (MGH) de Boston (États-Unis) à l'origine de l'article ont entraîné puis validé Sybil sur des milliers de scanners thoraciques basse dose provenant de trois bases de données différentes : le dépistage au MGH (8 821 scanners basse dose dans la base de données de validation), le dépistage organisé national américain (6 282 examens), et le dépistage au Chang Gung Memorial Hospital (CGMH) à Taïwan (12 280 examens). Grâce à la sélection de suje

Il vous reste 71% 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. Mikhael P. G., Wohlwend J., Yala A. et coll., « Sybil: A Validated Deep Learning Model to Predict Future Lung Cancer Risk From a Single Low-Dose Chest Computed Tomography », Journal of Clinical Oncology, 12 janvier 2023. DOI : 10.1200/JCO.22.01345.

Spécialité médicale

Oncologie

Modalité d’imagerie

Scanner

Mots-clés

cancer du poumon apprentissage profond

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

31 Mar

16:00

22 % des médecins répondants à une enquête du Conseil de l'Ordre considèrent leur prise en charge des patients en situation de handicap comme insuffisante ou peu suffisante en raison du manque de temps, de moyens humains et matériels ou encore le manque de formation ou l'inadaptabilité des locaux. 35 % considèrent que l'accès aux soins des patients en situation de handicap est difficile.

15:00

13:00

Un décret publié le 19 mars détermine les modalités d'encadrement de l'activité de remise en bon état d'usage de certaines catégories de dispositifs médicaux à usage individuel. La liste des dispositifs concernés sera définie par arrêté.

7:30

La Haute Autorité de santé (HAS) a publié le 20 mars une mise à jour de son Guide pour l'évaluation des infrastructures de simulation en santé, élaborée avec la Société francophone de simulation en santé. Ce document s'adresse aux structures de simulation et aux plateformes de simulation en santé qui souhaitent s'inscrire dans une démarche d'amélioration continue de la qualité, indique la HAS.

7:00

28 Mar

16:37

La SFR met en place l’application mobile SFR-JUISCI permettant aux utilisateurs d’accéder aux récentes recherches en radiologie. L’appli est à télécharger via la lien : https://lnkd.in/eW4i956c
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR