Une étude récente publiée dans The Lancet Oncology montre comment l’intelligence artificielle peut être un outil précieux pour le diagnostic et la prise en charge de certaines formes rares de cancer, telles que le cancer de l’ovaire. le sarcome rétropéritonéal.
Comme l’écrit TNW, des chercheurs du Royal Marsden NHS Foundation Trust et de l’Institute of Cancer Research (ICR) au Royaume-Uni ont développé et formé des un algorithme d’apprentissage profond capable d’évaluer avec précision l’agressivité et le type histologique des sarcomes rétropéritonéaux, une forme rare de tumeur des tissus mous qui se développe dans la partie postérieure de l’abdomen.
L’algorithme a été entraîné en analysant les tomodensitogrammes de plus de 170 patients et s’est avéré capable de prédire correctement le degré de malignité de la tumeur dans l’étude de cas.82% des cas testés par la suite, contre un taux de précision de 44% obtenus à partir de l’analyse histologique traditionnelle des échantillons de biopsie. En outre, le modèle d’IA a pu déterminer correctement le sous-type histologique dans 84 % des cas, alors que les radiologues n’ont obtenu qu’une précision de 65 %.
L’intelligence artificielle, une avancée dans le diagnostic du sarcome rétropéritonéal
Selon les auteurs, cette technique pourrait apporter d’énormes avantages dans la gestion clinique d’une maladie complexe et peu commune comme le sarcome rétropéritonéal. Un diagnostic précoce et précis permettrait aux patients d’être orientés très tôt vers les traitements les plus appropriés, ce qui améliorerait les résultats. En outre, la capacité de stratification du risque offerte par l’IA permettrait d’optimiser le suivi des patients, en accordant plus d’attention à ceux qui présentent un risque élevé de récidive et en évitant les examens et les traitements inutiles dans les cas à faible risque.
Le sarcome rétropéritonéal est une tumeur rare et difficile à diagnostiquer, même pour les médecins les plus expérimentés, chaque spécialiste ne rencontrant qu’un à deux cas dans sa carrière. De plus, la localisation profonde de ce sarcome rend la chirurgie complexe et limite l’efficacité des biopsies à l’aiguille, qui permettent d’obtenir des échantillons pas toujours représentatifs de la biologie de la tumeur. L’algorithme d’IA entraîné dans cette étude pourrait donc combler une lacune diagnostique importante.
Bien que la recherche se soit concentrée sur une forme spécifique de cancer, les auteurs estiment que cette approche basée sur l’intelligence artificielle pourrait également être étendue à d’autres cancers.. En affinant et en entraînant les algorithmes sur de grandes séries de cas, ces techniques informatiques pourraient aider les cliniciens à gérer de nombreuses maladies oncologiques, améliorant ainsi les options de traitement pour des milliers de patients.
