L’intelligence artificielle identifie le cancer de la prostate avec une précision quasi parfaite

Un algorithme développé par des chercheurs américains a démontré la plus grande précision à ce jour dans la reconnaissance et la caractérisation du cancer de la prostate, illustrant une nouvelle fois les avantages offerts par l’intelligence artificielle pour ce type de diagnostic.

Des résultats impressionnants

« Les humains sont doués pour reconnaître les anomalies, mais ils ont leurs propres préjugés et expériences passées », estime Rajov Dhir, pathologiste à l’université de Pittsburgh (UPMC) et auteur principal de cette étude récemment publiée dans la revue The Lancet Digital Health. « Les machines ne souffrent pas d’un tel biais, ce qui participe assurément à l’uniformisation du processus de dépistage. »

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Pour apprendre à l’IA à identifier le cancer de la prostate, Dhir et ses collègues lui ont fourni des images de plus d’un million de prélèvements de tissus colorés provenant de biopsies. Chaque image a été étiquetée par des pathologistes experts pour apprendre à l’IA à distinguer les tissus sains des tissus anormaux. L’algorithme a ensuite été testé sur un ensemble distinct de 1 600 images de prélèvements provenant de 100 patients ayant été examinés au centre médical de l’UPMC pour un cancer de la prostate présumé.

Au cours des tests, l’IA a démontré une sensibilité de 98 % et une sélectivité de 97 % dans la détection du cancer de la prostate, soit une précision nettement supérieure à celle précédemment atteinte par les algorithmes travaillant à partir de prélèvements de tissu.

Il s’agit également du premier algorithme à aller au-delà de la détection du cancer, et à afficher des performances élevées pour le classement des tumeurs, leur taille et leur propagation aux nerfs environnants, qui constituent des caractéristiques importantes sur le plan clinique, devant figurer dans le rapport de pathologie.

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« De tels algorithmes se révèlent particulièrement utiles pour les lésions atypiques »

L’IA a également repéré six prélèvements qui n’avaient pas été préalablement catégorisés par les pathologistes experts, mais selon Dhir, cela ne signifie pas que la machine soit nécessairement supérieure aux humains. Au cours de l’évaluation de ces cas, le pathologiste aurait pu simplement voir suffisamment de preuves de malignité dans d’autres prélèvements du patient pour recommander un traitement.

Toutefois, l’algorithme pourrait représenter une sécurité pour les pathologistes moins expérimentés, en détectant des cas qui pourraient autrement être manqués.

« De tels algorithmes se révèlent particulièrement utiles pour les lésions atypiques, car une personne non spécialisée pourrait ne pas être en mesure de réaliser une évaluation correcte », souligne Dhir. « C’est un avantage majeur de ce genre de système. »

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Bien que ces résultats s’avèrent particulièrement prometteurs, les auteurs rappellent que de nouveaux algorithmes devront être développés et formés pour détecter d’autres types de cancer, étant donné que les marqueurs pathologiques peuvent différer en fonction des tissus analysés. Cependant, les chercheurs ne voient aucun obstacle à l’adaptation de ce type de technologie pour dépister d’autres cancers, notamment celui du sein.