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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Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

Voir la fiche de l’auteur

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.

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Le fil Docteur Imago

16 Mar

7:30

L’éditeur Elsevier annonce le lancement de la revue The Lancet Medical Imaging & Theranostics. Elle publiera des travaux de recherche clinique et des articles de réflexion sur les techniques établies ou émergentes en imagerie diagnostique et en radiologie interventionnelle, ainsi que sur les nouvelles applications de l'imagerie pour le dépistage, le diagnostic, le pronostic et le traitement des maladies dans toutes les spécialités médicales, présente un communiqué.
13 Mar

16:20

Un système d'IA a démontré une haute sensibilité pour détecter les pneumothorax importants sur les radiographies en décubitus dorsal, aidant ainsi à identifier les patients nécessitant un drainage pleural (étude).

13:59

Le score individualisé de récidive précoce basé sur l'IRM (MERIS) serait plus performant que les systèmes pronostiques basés sur l'analyse pathologique pour prédire le risque de récidive précoce après résection d'un CHC solitaire de 5 cm ou moins (étude).

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