Détecter automatiquement les cancers du poumon
Parmi les cancers, le cancer du poumon est l’un des plus meurtriers. Le détecter est un challenge pour les radiologues. Certains nodules semblent menaçants mais se révèlent être de faux positifs. Les faux positifs entraînent des coûts en examens ultérieurs et aussi sont une source d’inconfort voire de détresse morale pour les patients. En effet les faux positifs conduisent les patients à subir des biopsies invasives et d’autres procédures. Les avantages globaux du dépistage systématique ne semblent pas évident. Dans le même temps, d’autres nodules échappent complètement à l’examen et se développent, quasiment sans symptômes, jusqu’au stade métastatique. Nombre de cancers du poumon (50 %) sont ainsi détectés seulement alors qu’ils sont déjà au stade IV.
Google vient de dévoiler un système d’intelligence artificielle qui, lors de tests préliminaires, démontre un talent remarquable pour détecter les cancers du poumon.
Une étude publiée dans Nature Medicine a montré qu’un système, rivalisait voire surpassait en qualité avec le travail de six radiologues pour déterminer si les patients avaient un cancer. Il a détecté 5% de cancers de plus que les radiologues et diminue le nombre de faux positifs de 11%. Les résultats sont comparables à ceux des radiologues lorsque des images antérieures de patients sont incluses dans l’évaluation. Ce système d’apprentissage automatique a été entraîné sur 42 000 tomodensitogrammes de patients pris lors d’un essai clinique des National Institutes of Health.
Les résultats soulignent le potentiel de l’IA pour améliorer le dépistage du cancer du poumon et aider les radiologues à diagnostiquer les tumeurs malignes plus tôt et avec plus de précision, bien que cela ne garantit pas que cela aiderait les patients à vivre plus longtemps.
"Ces chercheurs disposent d’une technologie qui améliorera énormément la précision du dépistage", a déclaré le Dr Otis Brawley, professeur d’oncologie et d’épidémiologie à la Johns Hopkins University et ancien vice-président exécutif de l’American Cancer Society. Il est généralement sceptique quant au dépistage du cancer du poumon, mais souligne que les performances de Google en matière de réduction des faux positifs constituent un progrès significatif.
«Cela va éviter d’autres problèmes aux personnes qui se font dépister», a déclaré Brawley, ajoutant que la performance élevée du système à cet égard ne signifie pas nécessairement qu’il sauvera davantage de vies du cancer du poumon.
Le système de Google nécessitera des tests plus rigoureux, probablement un essai contrôlé randomisé, avant de pouvoir être mis en pratique sur le plan médical. L’étude étant limitée aux patients déjà traités, il est donc impossible de dire si le système, lorsqu’il est utilisé sur de nouveaux patients, entraînera des soins plus efficaces et de meilleurs résultats.
Les dirigeants de Google ont reconnu ce fait dans l’étude et ils travaillent avec des partenaires cliniques pour affiner et valider le système. «Pour évaluer pleinement cette situation, vous devez travailler avec des organisations de recherche et mener des essais à grande échelle pour comprendre comment cette technologie fonctionnera à grande échelle et sur de larges populations», a déclaré Daniel Tse, chef de produit Google. Il a ajouté que la société avait eu des discussions préalables à la soumission avec la Food and Drug Administration pour discuter des critères d’approbation.
Les ingénieurs de Google qui ont mis au point le système d’intelligence artificielle ont souligné qu’il n’était pas conçu pour remplacer les radiologues, mais pour améliorer leur capacité à détecter les nodules et à déterminer s’ils étaient dangereux. Les systèmes assistés par ordinateur existants séparent la détection et le diagnostic de nodules en différentes tâches. Le système de Google remplit ces deux fonctions, en ciblant les régions d’intérêt dans un scan et en fournissant un score de risque indiquant si les nodules d’un patient sont cancéreux.
Le système utilise des réseaux de neurones convolutifs, un type d’architecture d’intelligence artificielle, pour comprendre les caractéristiques de la malignité et indiquer les zones problématiques en analysant des tomodensitogrammes en trois dimensions. Cette tâche est difficile et prend beaucoup de temps pour les radiologues, car ils ne peuvent pas examiner les balayages tridimensionnels comme un ordinateur. Ils doivent examiner des centaines de tranches individuelles de l’analyse pour se former une opinion. Mais le système proposé peut balayer toutes les dimensions très rapidement.
Les auteurs ont indiqué que les performances du système restaient cohérentes lorsqu’il était exposé à des patients extérieurs au jeu de données NIH sur lequel il avait été formé. Le système a examiné les analyses de 1 700 patients du Northwestern Memorial HealthCare à Chicago et a produit des résultats similaires en classant les nodules et en établissant des diagnostics.
Selon les experts, le logiciel Google pourrait être particulièrement utile pour les radiologues généraux dans les hôpitaux. La plupart d’entre eux n’ont pas l’expertise des radiologues thoraciques spécialisés dans les troubles pulmonaires et ceux-ci travaillent essentiellement dans les grands centres médicaux universitaires, ce qui les rend peu accessibles pour le monde rural.