La combinaison de l’apprentissage profond et des résultats radiologiques aurait théoriquement pu éviter près de la moitié de ces biopsies sans négliger un nombre pertinent de tumeurs
Adrien Schrader
Un algorithme développé au DKFZ pour évaluer les données d’image a été formé avec les images IRM de plus de 1000 de ces hommes. À l’aide des quelque 500 ensembles de données restants, les chercheurs ont testé si une combinaison de leur calculateur de risque avec l’IA pouvait améliorer la précision de la prédiction du cancer de la prostate. Si la valeur PI-RADS dans le calculateur de risque était remplacée par la méthode de l’IA, la signification diagnostique ne changeait pratiquement pas. En revanche, la combinaison de l’IA et du PI-RADS a donné des résultats nettement meilleurs : elle a identifié 49 % de risque minimal chez les hommes qui avaient initialement subi une biopsie. « Cela signifie que la combinaison de l’apprentissage profond et des résultats radiologiques aurait théoriquement pu éviter près de la moitié de ces biopsies sans négliger un nombre pertinent de tumeurs », explique Adrian Schrader du DKFZ, premier auteur de l’étude actuelle.
Les radiologues concluent de ce résultat que l’IA basée sur l’apprentissage profond et l’évaluation PI-RADS par des radiologues expérimentés fournissent manifestement des informations diagnostiques complémentaires, qui contribuent ensemble à une stratification plus précise du risque des patients. « Pour les patients présentant une valeur PSA élevée, il pourrait être très avantageux à l’avenir d’intégrer l’analyse de l’IA dans d’autres diagnostics. Cependant, des études prospectives doivent confirmer les avantages de la procédure et clarifier qu’elle ne présente aucun inconvénient pour les patients », déclare Bonekamp.
2024-08-08 09:11:51
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