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 15:12 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

11:30

L'utilisation de salles hybrides d'angiographie incorporant l'angioscanner biphasique a réduit la dose de manière significative par rapport au scanner cone beam monophasique lors de procédures d'embolisation et de radio-embolisation du foie, dans le cadre d'une étude rétrospective. « Toutefois, la dose effective totale n'est plus restée significative après correction des incertitudes », indiquent les chercheurs.

7:30

Prenuvo lance le Prenuvo Research Network, un réseau qui réunira ses propres outils d’IA, des équipes internes de recherche et développement, des scientifiques et des institutions académiques. L'objectif est de « construire la base de preuves pour une médecine proactive et préventive ».
05 Oct

16:21

La présence d'une couronne échogène entourant une masse est associée à une tumeur maligne invasive et correspond à une évolution du carcinome canalaire in situ vers un cancer invasif d'après l'examen histopathologique postopératoire, selon une étude présentée dans Academic Radiology. Toutefois, elle n'apporte guère d'informations supplémentaires utiles aux radiologues sur le plan diagnostique ou pronostique.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR