Les chercheurs ont développé un algorithme basé sur l’IA pour évaluer l’agressivité d’un cancer rare.
Les outils d’intelligence artificielle (IA) sont de plus en plus étudiés pour aider les professionnels de santé à établir un diagnostic.
Des chercheurs du Royal Marsden NHS Foundation Trust et de l’Institute of Cancer Research ont désormais utilisé l’IA pour améliorer les diagnostics d’un cancer rare.
Ils ont découvert que l’IA pouvait être deux fois plus précise qu’une biopsie – une procédure invasive où un échantillon est prélevé à l’aide d’une aiguille – pour évaluer le risque de certains sarcomes, selon l’étude publiée dans The Lancet Oncology.
Les sarcomes sont une forme rare de cancer avec environ 5 300 cas au Royaume-Uni par an. Cette étude s’est concentrée sur les sarcomes rétropéritonéaux, sarcomes des tissus mous situés profondément dans l’abdomen et le bassin, qui peuvent être difficiles à biopsier.
« Grâce à ces premières recherches, nous avons développé un outil d’IA innovant utilisant des données d’imagerie qui pourrait nous aider à identifier plus précisément et plus rapidement le type et le grade des sarcomes rétropéritonéaux que les méthodes actuelles », a déclaré le Dr Amani Arthur, premier auteur de l’étude, dans un article. déclaration.
Comment l’IA peut-elle aider au diagnostic ?
Les chercheurs ont utilisé une méthode appelée radiomique, qui utilise des ordinateurs pour extraire des informations quantitatives à partir d’images médicales telles que les rayons X, les IRM et les tomodensitogrammes.
Ces fonctionnalités sont ensuite utilisées pour diagnostiquer des maladies ou prédire l’évolution d’une maladie. En utilisant des algorithmes, la radiomique peut être utilisée pour analyser des détails qui ne pourraient pas être repérés à l’œil nu.
Les chercheurs ont utilisé les tomodensitogrammes de 170 patients traités au Royal Marsden pour créer un algorithme d’IA, ont-ils expliqué dans un communiqué.
Ensuite, l’algorithme a été testé sur 89 patients provenant de centres en Europe et aux États-Unis.
Le modèle a pu prédire avec précision le degré d’agressivité d’une tumeur pour 82 pour cent d’entre eux, alors que seulement 44 pour cent des tumeurs ont été correctement classées à l’aide d’une biopsie.
Le modèle a également pu prédire avec précision le type de sarcome dans 84 pour cent des cas.
Le radiologue rapporteur n’a été « capable de diagnostiquer correctement que 73 pour cent des liposarcomes (une forme de sarcome) et 43 pour cent des léiomyosarcomes », ont indiqué les auteurs de l’étude.
Les sarcomes rétropéritonéaux sont particulièrement difficiles à diagnostiquer car ils présentent souvent des symptômes courants tels que des douleurs abdominales, des ballonnements ou une diminution de l’appétit.
Ils peuvent également croître considérablement avant l’apparition des symptômes, affirment les experts.
Espoir pour d’autres cancers
« La maladie est très rare – les cliniciens ne voient qu’un ou deux cas au cours de leur carrière – ce qui signifie que le diagnostic peut être lent. Ce type de sarcome est également difficile à traiter car il peut atteindre de grandes tailles et, en raison de l’emplacement de la tumeur dans l’abdomen, nécessiter une intervention chirurgicale complexe », a déclaré Arthur.
« (Cet outil d’IA) pourrait améliorer les résultats pour les patients en aidant à accélérer le diagnostic de la maladie et à mieux adapter le traitement en identifiant de manière fiable le risque de maladie de chaque patient », a ajouté Arthur.
L’équipe espère également affiner l’algorithme afin qu’il puisse être utilisé pour d’autres types de cancer.
