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Une nouvelle méthode pour diagnostiquer plus rapidement les lésions de l’ovaire

Une étude rétrospective a évalué la précision du diagnostic par intelligence artificielle des lésions ovariennes repérées par une IRM. Les performances relevées sont proches de celles des radiologues.

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Le 03/09/25 à 7:00, mise à jour le 09/09/25 à 12:30 Lecture 1 min.

Le système, entraîné à reconnaître les caractéristiques de tumeurs bénignes et malignes, a obtenu des résultats proches à ceux des radiologues expérimentés (photo d'illustration). © Winfield J. M. et coll. | British Journal of Radiology

L'intelligence artificielle peut-elle aider à classer les lésions ovariennes repérées sur une IRM ? C'est ce qu'a cherché à découvrir un groupe de chercheurs de l'université Johns Hopkins à Baltimore (Maryland, États-Unis), dont les résultats sont parus dans la revue Radiology, le 5 août dernier [1].

Aussi précis que des radiologues

Les chercheurs ont associé un outil d’intelligence artificielle conçu par Meta, le Segment Anything Model (SAM), à un réseau de neurones DenseNet-121. L’algorithme SAM permet de segmenter automatiquement les lésions visibles à l’IRM. Une étape qui peut s'avérer longue quand elle est réalisée par un radiologue. « Nous avons réduit le temps de traitement de chaque lésion de 4 minutes », précisent les auteurs de l'étude. Ces derniers se sont basés sur les données recueillies entre 2008 à 2020 dans trois établissements, deux américains et un taïwanais, ce qui représente 621 lésions au total. Cette segmentation automatique a atteint un indice de précision (dice co

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Auteurs

Marjolaine Margue

Journaliste spécialisée BOM Presse

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Bibliographie

  1. Hsu W-C, Wang Y, Wu Y-F, et al (2025) MRI-based Ovarian Lesion Classification via a Foundation Segmentation Model and Multimodal Analysis: A Multicenter Study. Radiology 316:e243412. https://doi.org/10.1148/radiol.243412.

Spécialité médicale

Imagerie de la femme

Modalité d’imagerie

IRM

Mots-clés

cancer de l ovaire

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