L’IA pour la détection précoce du cancer du pancréas. « La médecine à la bibliothèque

Les scientifiques de Laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle du MIT (CSAIL) ont développé deux modèles d’apprentissage automatique pour la détection précoce de l’adénocarcinome canalaire pancréatique (PDAC), la forme de cancer la plus courante. Pour accéder à une base de données vaste et diversifiée, l’équipe s’est synchronisée avec une société de réseau fédérée, en utilisant les données des dossiers de santé électroniques de diverses institutions à travers les États-Unis.

Les deux modèles, le réseau de neurones »PRISME» et le modèle de régression logistique (une technique statistique de probabilité), ont surpassé les méthodes actuelles.

Utiliser l’IA pour détecter le risque de cancer n’est pas un phénomène nouveau : des algorithmes analysent les mammographies, les tomodensitogrammes du cancer du poumon et facilitent l’analyse des tests Pap et des tests HPV, pour n’en citer que quelques applications. “Les modèles PRISM se distinguent par leur développement et leur validation sur une vaste base de données de plus de 5 millions de patients, dépassant la portée de la plupart des recherches antérieures dans le domaine.», affirme Kai Jia.

Malgré la promesse des modèles PRISM, comme toute recherche, certaines parties sont encore en chantier. Seules les données américaines représentent la base actuelle des modèles, qui nécessitent des tests et des adaptations pour une utilisation mondiale. La voie à suivre, note l’équipe, implique d’élargir l’applicabilité du modèle aux ensembles de données internationaux et d’intégrer des biomarqueurs supplémentaires pour une évaluation des risques plus raffinée.

Lire le texte intégral de l’article :
Un modèle de prédiction du risque de cancer du pancréas (Prism) développé et validé sur des données cliniques américaines à grande échelle
Kai Jia,… et al.
eBiomédecine Volume 98, décembre 2023, 104888

Source: Laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle du MIT