Un algorithme d’intelligence artificielle reconnaît le cancer de la prostate plus souvent que les radiologues sur une image IRM et déclenche beaucoup moins souvent de fausses alarmes. Cela ressort clairement de la première grande étude internationale sur les performances de l’intelligence artificielle (IA) par rapport à celles des radiologues et à l’évolution des patients dans les années qui ont suivi les scanners. L’étude menée par des scientifiques du centre médical universitaire Radboud de Nimègue a été publiée Mardi dans la revue scientifique The Lancet Oncologie
Depuis 2020, les médecins réalisent en standard une IRM de la prostate chez les hommes présentant un risque accru de cancer de la prostate. Cela montre s’il existe une tumeur maligne et quelle est sa taille. Sur la base des résultats, un médecin détermine si une biopsie doit être effectuée. L’interprétation correcte des images IRM est difficile et nécessite une grande expertise de la part des radiologues, et il existe une pénurie de radiologues expérimentés. L’intelligence artificielle pourrait être d’une grande aide à cet égard. C’est pourquoi les scientifiques travaillent depuis des années sur de tels algorithmes.
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Concours
Un problème majeur lors du développement d’algorithmes d’IA est ce qu’on appelle la validation. Un algorithme capable de reconnaître un certain type de cancer chez un certain groupe de personnes doit également pouvoir le faire dans un autre groupe – d’un autre pays ou d’un autre hôpital. Dans la nouvelle étude, les chercheurs ont donc ratissé plus large. Le radiologue Maarten den Rooij du centre médical de l’université Radboud et Henkjan Huisman, professeur d’IA en imagerie médicale à l’université norvégienne des sciences et technologies, ont organisé un concours entre développeurs d’IA et radiologues avec une équipe internationale. Les développeurs d’IA du monde entier ont pu créer et entraîner un algorithme basé sur 1 500 IRM de la prostate de patients mises à disposition par les chercheurs. Il existe cinq grades de cancer de la prostate, appelés grades de Gleason. Les algorithmes devaient reconnaître le cancer de la prostate de grade deux ou plus.
Les chercheurs ont choisi les cinq algorithmes les plus performants parmi près de trois cents soumissions, créant ainsi un algorithme ultime. Ils se sont à nouveau entraînés à cela, avec plus de 10 000 IRM de plus de 9 000 patients, provenant de trois hôpitaux néerlandais avec un total de onze sites. Les tests ont nécessité un millier d’analyses d’autres patients provenant de ces sites et de l’hôpital universitaire de Trondheim, en Norvège. Les diagnostics incluaient également la façon dont les patients se sont comportés plus tard, puisqu’ils ont vécu jusqu’à l’âge d’au moins trois ans.
Endroit suspect
Parallèlement à cet exercice, 62 radiologues de 45 hôpitaux répartis dans vingt pays ont évalué en ligne quatre cents images IRM de la même collection. Ils avaient en moyenne sept ans d’expérience dans l’évaluation de telles images IRM.
L’algorithme a détecté 7 pour cent de patients en plus atteints d’un cancer de la prostate que les radiologues et a posé 50 pour cent de diagnostics faussement positifs en moins, où un point suspect s’avère ne pas être un cancer après examen d’une biopsie. Cela signifierait qu’avec cette IA, le nombre de biopsies pourrait être réduit de moitié.
Mais la supériorité de l’IA n’a pas tenu le coup face aux soins en pratique : aux diagnostics que les radiologues avaient posés à ces patients en pratique. Dans le monde réel, les radiologues ont également accès aux antécédents médicaux des patients et peuvent consulter leurs collègues. Ensuite, l’algorithme a fonctionné de la même manière. L’IA doit donc être développée et validée avant que le système puisse être utilisé dans la pratique.
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