L’intelligence artificielle détecte le cancer de la prostate avec une excellente précision

  • Ström P & al.
  • Lancet Oncol

  • Univadis
  • Clinical Summary
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À retenir

  • Un système d’intelligence artificielle (IA) basé sur des réseaux de neurones profonds (RNP) offre une excellente discrimination entre les échantillons de biopsie de la prostate bénins et malins.
  • La classification de Gleason réalisée par l’IA était comparable à celle des pathologistes.

Pourquoi est-ce important ?

  • L’IA peut aider les pathologistes en offrant un prédépistage des cas et une estimation de la charge tumorale, une détection des cancers potentiellement manqués et une réduction de la variabilité du grade.
  • Ces résultats justifient une validation prospective dans le cadre d’essais cliniques.

Protocole de l’étude

  • L’étude prospective populationnelle de dépistage par invitation STHLM3 a évalué un modèle diagnostique dans le cadre du cancer de la prostate.
  • 7 406 participants ont fait l’objet d’une biopsie systématique avec prélèvement au trocart de 10/12 échantillons.
  • Financement : Conseil de recherche de Suède ; Société suédoise de lutte contre le cancer ; autres.

Principaux résultats

  • 6 682 lames (1 297 participants) provenant de biopsies au trocart ont été numérisées et utilisées pour entraîner les RNP.
  • Le système d’IA pouvait distinguer les échantillons malins des échantillons bénins avec une excellente précision :
    • Ensemble de données indépendant d’évaluation de 910 tumeurs bénignes et 721 tumeurs malignes : aire sous la courbe (ASC) de 0,997 (IC à 95 % : 0,994–0,999).
    • Ensemble de données de validation externe de 108 tumeurs bénignes et 222 tumeurs malignes : ASC de 0,986 (IC à 95 % : 0,972–0,996).
  • En ce qui concerne la classification de Gleason, l’IA a atteint un κ moyen de 0,62 pour les paires, et les pathologistes ont obtenu des valeurs correspondantes comprises dans la plage 0,60–0,73.

Limites

  • Pas d’annotations exactes des pixels.

Ström P, Kartasalo K, Olsson H, Solorzano L, Delahunt B, Berney DM, Bostwick DG, Evans AJ, Grignon DJ, Humphrey PA, Iczkowski KA, Kench JG, Kristiansen G, van der Kwast TH, Leite KRM, McKenney JK, Oxley J, Pan CC, Samaratunga H, Srigley JR, Takahashi H, Tsuzuki T, Varma M, Zhou M, Lindberg J, Lindskog C, Ruusuvuori P, Wählby C, Grönberg H, Rantalainen M, Egevad L, Eklund M. Artificial intelligence for diagnosis and grading of prostate cancer in biopsies: a population-based, diagnostic study. Lancet Oncol. 2020 Jan 8 [Epub ahead of print]. doi: 10.1016/S1470-2045(19)30738-7. PMID: 31926806

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