Évaluation de l'IA

Des recommandations anglaises questionnent l’intérêt de l’IA dans la radiographie thoracique d’une suspicion de cancer

Parues le 28 septembre, des recommandations du National Institute for Health and Care Excellence, un organisme public britannique, remettent en cause l'intérêt clinique des IA commercialisées dans la radiographie thoracique en cas de suspicion de cancer. En cause, un manque de preuves d'efficacité en clinique – une problématique qui s'étend à tout le champ de l'IA en radio thoracique, en plein boom.

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Le 16/01/24 à 15:00 Lecture 4 min.

Dans ses recommandations nationales, le NICE soutient que ces produits doivent faire l'objet de plus de recherches pour être utilisés en clinique sur les suspicions de cancer du poumon. (image d'illustration). D.R.

Évaluation du risque de développer une maladie cardiovasculaire, du risque de cancer du poumon chez le non-fumeur, détection du diabète de type 2... Ces deux dernières années, plusieurs logiciels utilisant l'intelligence artificielle (IA) ont remporté des succès en repérage opportuniste sur des radios thoraciques. Ce nouvel axe de développement n'est que le dernier cheval de bataille des développeurs d'IA, après le développement de logiciels visant à repérer les maladies thoraciques recherchées en radiologie conventionnelle – cancer du poumon, tuberculose, pneumothorax, etc. – , et plus récemment l'introduction de l'IA générative pour booster les capacités de ces nouveaux outils.

Un examen qui attire la medtech

Plusieurs raisons expliquent cet intérêt des entreprises de la medtech pour la radiographie thoracique : cette dernière demeure très pratiquée, et la production d'une seule image par examen facilite l'entraînement et le développement d'outils d'IA par rapport à l'imagerie en c

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Bibliographie

  1. Jones C. M., Buchlak D. Q., Oakden-Rayner L., et coll., « Chest radiographs and machine learning – Past, present and future », Journal of Medical Imaging and Radiation Oncology, 25 juin 2021. DOI : 10.1111/1754-9485.13274.
  2. Plesner L. Louis., Müller C. F., Brejnebøl W. M. et coll., « Commercially Available Chest Radiograph AI Tools for Detecting Airspace Disease, Pneumothorax, and Pleural Effusion », Radiology, 26 septembre 2023. DOI : 10.1148/radiol.231236.
  3. Shin J. H., Han K., Ryu L., et coll., « The impact of artificial intelligence on the reading times of radiologists for chest radiographs », NPJ Digital Medicine, 29 avril 2023. DOI : 10.1038/s41746-023-00829-4.

Spécialité médicale

Pneumologie Oncologie

Modalité d’imagerie

Radiologie conventionnelle

Mots-clés

cancer du poumon radiographie thoracique intelligence artificielle

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