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L'IA utile pour aider le médecin à distinguer nodules pulmonaires bénins et malins à l'imagerie

NEW YORK, 18 mai 2021 (APMnews) - Un outil d'intelligence artificielle (IA) a permis d'améliorer la capacité de pneumologues et de radiologues à faire la distinction entre des nodules pulmonaires bénins et malins, ce qui doit permettre de les aider à affiner la stratification du risque, selon les résultats d'une étude anglo-américaine présentés lundi au congrès virtuel de l'American Thoracic Society (ATS).
Cet outil a été développé par la biotech britannique Optellum basée à Oxford, qui a initialement bénéficié du soutien du National Health System (NHS), d'Innovate UK, du National Institute for Health Research (NIHR) et d'EIT Health. Fin avril, la société annonçait dans un communiqué le lancement de son logiciel d'aide à la décision reposant sur l'IA, le Virtual Nodule Clinic, la première application d'une IA dans le diagnostic précoce du cancer du poumon à être homologuée par la Food and Drug Administration (FDA).
Le logiciel analyse des données brutes issues d'images obtenues par scanner thoracique et à partir de biomarqueurs radiomiques, attribue un score compris entre 1 pour bénin et 10 pour malin à des nodules pulmonaires indéterminés, a rappelé Roger Kim de l'université de Pennsylvanie à Philadelphie lors d'une session orale. Mais jusqu'à présent, l'intérêt de cet outil en pratique clinique n'avait pas été évalué.
Dans cette étude financée par Optellum, Roger Kim et ses collègues ont soumis un ensemble de nodules pulmonaires indéterminés à différents médecins pour analyser leur évaluation de ces cas et la prise en charge envisagée, sans et avec utilisation de l'IA.
Au total 12 médecins, 6 radiologues et 6 pneumologues, de différents niveaux d'expérience professionnelle, ont chacun évalué en aveugle les images pulmonaires obtenues par scanner et les données cliniques de 300 patients provenant d'hôpitaux universitaires ou locaux américains et européens.
Chaque médecin devait donnait une estimation entre 0 et 100% du risque de malignité de la tumeur et choisir une recommandation de prise en charge entre aucun suivi, surveillance par scanner thoracique à court ou long terme, imagerie immédiate, biopsie ou chirurgie de résection. Le score issu de l'IA leur était ensuite indiqué et les cliniciens devaient à nouveau donner une estimation du risque tumoral et préconiser une prise en charge.
Les chercheurs ont ensuite calculé le changement moyen de l'aire sous la courbe (ASC) de discrimination entre nodule bénin et nodule malin, avant et après assistance de l'IA, pour chaque médecin, puis le degré d'accord entre l'estimation du risque tumoral et la prise en charge préconisée.
Parmi les 300 nodules pulmonaires soumis à l'appréciation des 12 cliniciens, ils étaient malins pour la moitié, 60% avaient un diamètre maximal de 10-30 mm, 58% provenaient de centres américains, 61% d'établissements universitaires et 61% étaient considérés comme "difficiles" par un radiologue thoracique expert.
Globalement, l'ASC des cliniciens était en moyenne de 0,82 avant d'avoir le score donné par l'IA et de 0,89 après, une différence qui était statistiquement significative en faveur de l'IA. La performance dans la discrimination entre nodule bénin et nodule malin est passée globalement de 81,9% à 88,8%, sans différence significative selon la spécialité du clinicien, son expérience, la taille ou la densité du nodule, a précisé Roger Kim.
Sans le score fourni par l'IA, les médecins avaient classé de manière erronée 3,1% des cas de nodules malins parmi des nodules à risque tumoral égal ou inférieur à 65%. Inversement, avec le score de l'IA, ils ont pu reclasser correctement des nodules avec un risque de malignité de plus de 65% dans 13,7% des cas. La différence était ainsi de 10,6% des nodules malins correctement identifiés après recours au score de l'IA.
Concernant les nodules bénins, les cliniciens avaient identifié correctement 9,7% des cas comme présentant un risque tumoral inférieur à 5% mais s'étaient trompés pour 4,9% des cas, leur attribuant un risque de 5% et plus. Le score fourni par l'IA a ainsi permis de requalifier correctement 4,8% des nodules bénins.
La cohérence entre le risque tumoral et la prise en charge préconisée était également améliorée après prise en compte du score donné par l'IA. Le score kappa pour l'ensemble des catégories de risque tumoral est passé de 0,36 à 0,58, soit un gain statistique, et pour la prise en charge, de 0,44 à 0,52. Cette amélioration était significative pour chacune des catégories de risque et chacune des recommandations de prise en charge.
Ces résultats indiquent que cet outil d'IA améliore la capacité des radiologues et des pneumologues à classer de manière précise des nodules pulmonaires comme bénins ou malins et augmente la cohérence entre catégories de risque tumoral et suggèrent qu'il pourrait avoir un impact important dans la prise de décision thérapeutique, a commenté le chercheur.
Des études prospectives complémentaires sont nécessaires pour évaluer l'impact pour le patient et la pratique clinique en vie réelle, a-t-il ajouté.
ld/vib/APMnews

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