JFR de printemps

Quelle place pour l’IA dans le dépistage des cancers ?

Sur le terrain de la cancérologie, l’Intelligence artificielle laisse entrevoir des perspectives intéressantes… à condition d’utiliser les datas à bon escient et de façon exhaustive. Lors de la journée JFR de printemps, cet apport potentiel de l’IA pour le développement de l’imagerie préventive a été largement discuté, notamment dans le cadre du dépistage du cancer du sein et du poumon.

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Le 25/06/19 à 7:00, mise à jour hier à 14:18 Lecture 5 min.

Isabelle Thomassin-Naggara et Gilbert Ferretti ont évoqué le déploiement de l'IA sur le terrain de la cancerologie. © C. F.

Mardi 4 juin 2019, la première édition des Journées francophones de radiologie de printemps, consacrée à l’intelligence artificielle, a lancé une réflexion sur l’imagerie préventive. En ouverture de la session, Isabelle Thomassin-Naggara, radiologue à l’hôpital Tenon – Assistance publique-Hôpitaux de Paris et secrétaire générale du Collège des enseignants en radiologie de France (CERF), a rappelé que l’IA est un outil déjà bien connu des radiologues dans sa forme « primitive » : « Pour le dépistage du cancer du sein, nous utilisons des CAD depuis 30 ans. Ce qui a changé, dans le domaine de l’IA appliquée à l’imagerie mammaire, c’est l’essor de l’apprentissage machine et de l’apprentissage profond, ainsi que l’augmentation du nombre de publications dans la littérature. »

Il faut beaucoup de données pour le cancer du sein

En radiologie, l’apprentissage profond trouve ses applications dans la caractérisation lésionnelle, la segmentation d’images, le triage et la hiérarchisation des cas, ou

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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7:53

Des chercheurs ont évalué l’incidence des cancers du poumon diagnostiqués dans les deux années suivant des recommandations émises par des radiologues pour un scanner thoracique dans les comptes rendus de scanner et d’IRM de la tête et du cou. Ils suggèrent que la fréquence de ces recommandations devrait être considérablement réduite (étude).

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Dans une méta-analyse incluant sept études, des données montrent que le poids total et la surface corporelle sont les meilleurs prédicteurs de l’amélioration hépatique au scanner avec contraste, contrairement au poids maigre.

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