Détection et caractérisation des nodules

« Vous devez utiliser l’IA dans le dépistage du cancer du poumon »

Plusieurs travaux de recherche montrent le potentiel de l’intelligence artificielle dans le dépistage et le suivi du cancer du poumon. Au RSNA 2025, Marie-Pierre Revel a fait le point sur le sujet, en s’appuyant sur les résultats de son étude CASCADE.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 16/12/25 à 7:00, mise à jour le 17/12/25 à 11:46 Lecture 4 min.

« L’IA permet de façon certaine d’éviter des erreurs de détection », conclut Marie-Pierre Revel, sur la base des résultats intermédiaires de l'étude CASCADE. © Jérôme Hoff

Une session du congrès 2025 de la Société nord-américaine de radiologie (RSNA), a fait le point sur les avancées réglementaires et scientifiques du dépistage du cancer du poumon. Parmi les orateurs, Marie-Pierre Revel, cheffe de service à l’hôpital Cochin-AP-HP, a évoqué l’utilisation de l’intelligence artificielle pour l’aide à l’interprétation des scanners thoraciques. Un sujet qu’elle connaît bien pour l’avoir expérimenté lors de l’essai CASCADE de dépistage chez les femmes.

L’apprentissage profond ouvre des perspectives

Les CAD, basés sur l’apprentissage machine, produisaient un nombre inacceptable de faux positifs, avec une segmentation des nodules approximative, mais l’apprentissage profond (deep learning) a permis d’envisager une réelle utilisation de l’intelligence artificielle, explique-t-elle. « L’objectif de l’essai prospectif CASCADE était de comparer la performance d’un radiologue généraliste formé au dépistage et utilisant l’intelligence artificielle comme second lecteu

Il vous reste 82% 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

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Revel M-P, Abdoul H, Chassagnon G, et al (2022) Lung CAncer SCreening in French women using low-dose CT and Artificial intelligence for DEtection: the CASCADE study protocol. BMJ Open 12:e067263. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2022-067263.
  2. Li TZ, Xu K, Krishnan A, et al (2025) Performance of Lung Cancer Prediction Models for Screening-detected, Incidental, and Biopsied Pulmonary Nodules. Radiology: Artificial Intelligence 7:e230506. https://doi.org/10.1148/ryai.230506.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

13 Juil

17:51

Des modèles d’apprentissage profond ont montré des performances diagnostiques comparables ou meilleures que celles des médecins expérimentés pour la détection du cancer du pancréas sur des examens de scanner, rapporte une étude présentée dans Radiology.

13:00

Trois systèmes de détection assistée par ordinateur (AI-CAO) basés sur l’IA ont démontré leur potentiel à détecter les signes précoces du cancer du sein jusqu’à 6 ans avant le diagnostic sur des examens de mammographie provenant d’une grande population de dépistage en Suède (communiqué).

8:30

Le scanner corps entier à ultra-basse dose associé à un algorithme de reconstruction par intelligence artificielle (SR-DLR) permet de réduire d'environ 70 % l'exposition aux rayonnements tout en conservant une excellente qualité d'image et des performances diagnostiques élevées pour la détection des maladies viscérales et métastatiques des tissus mous chez les patients sous surveillance du cancer, indique une étude parue dans European Journal of Radiology.
10 Juil

16:20

l'IRM mammaire préopératoire ne serait pas associée à une amélioration de la survie sans récidive ou de la survie globale chez les femmes atteintes de carcinome canalaire in situ (DCIS) (étude).

13:19

Une étude indienne suggère que l'IRM multiparamétrique permettrait de distinguer les cancers du sein luminaux des cancers du sein non luminaux à partir de marqueurs non invasifs.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR