Optimisation du dépistage

Une nouvelle IA prédit le cancer du poumon jusqu’à 6 ans à partir d’un scanner thoracique

Un nouvel algorithme utilisant l'apprentissage profond prédit le risque de développer un cancer bronchopulmonaire dans les six ans suivant la réalisation d'un scanner thoracique. Il a fait l'objet d'une publication dans Journal of Clinical Oncology en janvier 2023.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 13/02/23 à 16:00, mise à jour hier à 15:10 Lecture 2 min.

L'IA Sybil, validée sur trois cohortes indépendantes de patients, prédit le risque individuel de cancer du poumon à partir d'un scanner thoracique, avec une aire sous la courbe supérieure à 0,75 sur 6 ans (image d'illustration). D. R.

Un unique scanner thoracique basse dose, sans données cliniques associées ni annotations. C'est tout ce que nécessite Sybil, un nouveau modèle d'apprentissage profond, pour prédire le risque de développer un cancer du poumon chez différentes cohortes de sujets ayant participé à un dépistage du cancer bronchopulmonaire, d'après une étude rétrospective présentée en janvier 2023 dans Journal of Clinical Oncology [1].

Trois bases de données

Les chercheurs du Massachusetts Institute of Technology de Cambridge (États-Unis) et du Massachusetts General Hospital (MGH) de Boston (États-Unis) à l'origine de l'article ont entraîné puis validé Sybil sur des milliers de scanners thoraciques basse dose provenant de trois bases de données différentes : le dépistage au MGH (8 821 scanners basse dose dans la base de données de validation), le dépistage organisé national américain (6 282 examens), et le dépistage au Chang Gung Memorial Hospital (CGMH) à Taïwan (12 280 examens). Grâce à la sélection de suje

Il vous reste 71% 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

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Mikhael P. G., Wohlwend J., Yala A. et coll., « Sybil: A Validated Deep Learning Model to Predict Future Lung Cancer Risk From a Single Low-Dose Chest Computed Tomography », Journal of Clinical Oncology, 12 janvier 2023. DOI : 10.1200/JCO.22.01345.

Spécialité médicale

Oncologie

Modalité d’imagerie

Scanner

Mots-clés

cancer du poumon apprentissage profond

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

01 Oct

11:30

Le replay d'un webinaire est disponible pour découvrir MaDemandeIRM, un outil dédié à l’optimisation de l’adressage des patients, à la qualité des demandes d’examen et à l’harmonisation des protocoles IRM.

7:30

Lunit INSIGHT MMG, un outil de détection du cancer basé sur l'IA, est mis en œuvre en tant que deuxième lecteur indépendant dans trois hôpitaux de la région de Stockholm en Suède. (communiqué)

7:00

30 Sep

16:43

La semaine européenne du dépistage se déroule du 28 septembre au 4 octobre 2026. À cette occasion, la Société européenne de radiologie (ESR) a lancé une campagne de sensibilisation sur les réseaux sociaux mettant en avant la prévention, la détection précoce et le rôle de la radiologie.

15:00

13:42

La volumétrie basée sur l’ellipsoïde serait une méthode rapide et fiable pour l’évaluation du volume prostatique en IRM multiparamétrique et de la densité de PSA dans la pratique clinique courante. (Etude)
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR