Aide au diagnostic

Un logiciel prédit la malignité des nodules thyroïdiens « aussi bien que les experts »

Grâce à un système logiciel quantitatif, des chercheurs de l’université de Stanford ont pu prédire la malignité de nodules thyroïdiens avec la même exactitude que des radiologues experts. Leur méthode pourrait permettre de réduire les biopsies et les chirurgies inutiles.

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Le 04/02/20 à 16:00, mise à jour aujourd'hui à 14:15 Lecture 1 min.

Exemple d'un patient de 73 ans atteint d'un carcinome papillaire du lobe gauche de la thyroïde. La capture d'écran montre un exemple d'annotation de nodule thyroïdien réalisée sur une image échographique. © AJR/Alfiia Galimzianova et al.

Quand l’œil de l’intelligence artificielle rivalise avec celui de l’expert. Une équipe américaine a développé une infrastructure logicielle quantitative (quantitative framework) qui serait capable de différencier les nodules thyroïdiens bénins et malins par échographie à un niveau comparable à celui des radiologues les plus expérimentés.

92 nodules confirmés par biopsie

Pour ces travaux publiés dans la revue American Journal of Roentgenology [1], la chercheuse Alfiia Galimzianova et ses collègues des départements de data science et de radiologie de l’université de Stanford (Californie), ont collecté rétrospectivement des images échographiques de 92 nodules confirmés par biopsie. Les nodules ont été délimités et annotés par deux radiologues experts en utilisant la méthode de classification TI-RADS (Thyroid Imaging Reporting and Data System).

Les résultats du logiciel comparés à ceux de 6 experts

Afin de prédire la malignité des nodules, les chercheurs ont analysé leurs caractéristiques en t

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Galimzianova A., Siebert S. M., Kamaya A. et coll., « Quantitative Framework for Risk Stratification of Thyroid Nodules With Ultrasound: A Step Toward Automated Triage of Thyroid Cancer », American Journal of Roentgenology, 1 – 8. DOI : 10.2214/AJR.19.21350.

Modalité d’imagerie

Échographie

Mots-clés

Aide au diagnostic intelligence artificielle

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