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 2min.

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 DÉCOUVERTE

11€

pendant 1 mois
puis 23 €/mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

François Mallordy

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.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

23 Fév

7:30

Des chercheurs du CHU de Bordeaux (33) ont évalué l’efficacité clinique à long terme et l'innocuité de la cryoablation percutanée de l’endométriose de la paroi abdominale. Ils concluent que cette opération est sûre et efficace pour contrôler la douleur à long terme.
22 Fév

16:39

Les résultats préliminaires d’une recherche documentaire rassemblant 24 articles ont démontré un large potentiel de l’intelligence artificielle dans les approches guidées par TEP-TEMP pour les patients traités par immunothérapie.

13:30

Un questionnaire postopératoire incluant 329 patients soupçonnés de coronaropathie a révélé une préférence des patients pour l’angiographie coronarienne au scanner par rapport à l’angiographie coronarienne invasive (étude).

7:30

500 millions d’euros d’« aide exceptionnelle » du gouvernement seront versés aux établissements publics et privés afin de soutenir les hôpitaux en difficultés, annonce Le monde.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR