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.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 04/02/20 à 16:00, mise à jour aujourd'hui à 15:16 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

Il vous reste 58% 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

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.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

03 Juin

16:47

L'acquisition d'image retardée après injection de produit de contraste dans les scanners pancréatiques améliorerait la détection précoce du cancer de type PDAC. Une acquisition retardée de 3 minutes reconstruite à 40 keV serait le paramètre le plus performant et pratique dans le flux de travail du radiologue. (Etude).

13:46

7:45

Julien Frandon, président de la Société française de radiologie (SFR) Languedoc Roussillon, est le nouveau président de la Société Française d'Imagerie Cardiaque et Vasculaire Diagnostique et Interventionnelle (SFICV).
02 Juin

16:00

L'éditeur de solutions d'IA Deephealth annonce avoir obtenu le marquage CE pour les solutions Brain Health et Brain Age de sa gamme Neuro Suite, et le marquage CE pour sa solution LumbarMR (communiqué).
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR