Une équipe de chercheurs de Google AI a développé un algorithme de deep learning (apprentissage profond) capable de dépister le cancer du poumon à partir d’un scanner, en totale autonomie. Entraîné sur les images de plus de 14 000 personnes, le logiciel a atteint un taux de réussite dans le dépistage de plus de 94 %. L’intelligence artificielle a ainsi dépassé les radiologues en détectant plus de cancers et en faisant moins de faux positifs. Les résultats de cette étude* ont été publiés le 20 mai 2019 dans la revue Nature Medicine.
Un dépistage du cancer du poumon à améliorer
Le cancer du poumon est le 4ème cancer le plus fréquent en France et il progresse chez les femmes. Aux États-Unis, c’est le cancer le plus meurtrier. Son dépistage se fait actuellement pas scanner mais il est loin d’être optimal. Sa sensibilité et sa spécificité ne sont pas très bonnes, ce qui génère beaucoup de faux négatifs et de faux positifs. Par conséquent, les médecins passent parfois à côté de cas de cancers ou infligent des biopsies inutiles à leurs patients.
La performance de l’IA comparée à 6 radiologues
Dans ce contexte, l’intelligence artificielle (IA) peut améliorer les performances du dépistage du cancer du poumon. Des chercheurs et des ingénieurs de Google ont donc développé un algorithme d’apprentissage en profondeur qui utilise les volumes de tomographie actuels et antérieurs d’un patient pour prédire son risque de cancer du poumon.
Pour entraîner leur algorithme, les chercheurs lui ont fourni les images de 14 851 patients, dont 578 ayant développé un cancer confirmé par biopsie au cours de la période de suivi d’un an. Les auteurs de l’étude, publiée le 20 mai 2019, dans Nature Medicine ont par ailleurs demandé à 6 radiologues expérimentés d’étudier les images issues du scanner afin de comparer leurs diagnostics avec ceux de l’IA. Les radiologues jouissaient d’un petit avantage puisqu’ils avaient accès à l’historique médical de chaque patient.
Résultats : plus de 94 % de réussite
Sur 507 patients, dont 83 atteints de cancer du poumon, l’IA s’est révélée plus performante que les radiologues, améliorant la sensibilité et la spécificité du dépistage.
- L’algorithme a permis de réduire de 5 % le taux de faux négatifs, autrement dit il a repéré 5 % de cas de cancers du poumon en plus par rapport aux radiologues ;
- le taux de faux négatifs a été diminué de 11 % grâce à l’IA, toujours comparé aux radiologues ;
- Au total, le système développé par Google a atteint un taux de réussite de 94,4 %.
L’avantage de la 3D sur la 2D
Ces résultats seraient notamment dus à une meilleure visualisation morphologique des nodules en 3D, alors que les radiologues travaillent en 2D. Des études rétrospectives et prospectives plus robustes seront nécessaires pour garantir l’applicabilité clinique du programme et faire évoluer les programmes de dépistage de cancer du poumon.
Cependant, « la forte performance du modèle au niveau des cas a une importante pertinence clinique potentielle, estiment les auteurs de cette étude. L’augmentation de la spécificité observée pourrait se traduire par moins de procédures de suivi inutiles. Une sensibilité accrue dans les cas sans antécédent de cancer pourrait quant à elle se traduire par une réduction du nombre de cancers manqués dans la pratique clinique, en particulier du fait que davantage de patients commencent le dépistage. »
De plus, les chercheurs estiment que le système est perfectible, en formant le logiciel sur un plus grand nombre de données. L’évaluation totalement automatisée des images pour le dépistage serait donc envisageable.
Cette approche reposant sur l’IA serait aussi prometteuse pour l’IRM, la TEP ou d’autres techniques d’imagerie.