Comment bâtir un modèle radiomique en oncologie ?

Au carrefour des sciences informatiques, de la biostatistique et d’autres disciplines, la radiomique vise à créer des algorithmes d’apprentissage machine capables d’extraire et d’analyser, sur des clichés d’imagerie médicale, des données numériques pertinentes pour le diagnostic, le pronostic ou le suivi des patients. Le 3 mars, une session du Congrès européen de radiologie s’est intéressée à ses applications potentielles en cancérologie.

Pallier les faiblesses de la biopsie

En oncologie, la radiomique pourrait permettre de s’affranchir des limites de la biopsie et de l’imagerie médicale traditionnelle, affirme Nickolaos Papanikolaou, radiologue au sein du groupe d’imagerie clinique computationnelle de la fondation Champalimaud, à Lisbonne, Portugal. « La biopsie souffre d’erreurs d’échantillonnage, est invasive et présente un faible rapport temps-efficacité, souligne-t-il. L’imagerie médicale préserve l’intégrité du patient et permet d’extraire une importante quantité d’information de l