L'intelligence artificielle peut aider à classifier les nodules pulmonaires
La prise en charge de nodules pulmonaires de nature inconnue détectés de manière fortuite constitue un grand défi et implique le risque de procédures invasives inutiles, ou d'un diagnostic et d'un traitement retardés. Tant la subjectivité lors de l'évaluation que la durée jusqu'au diagnostic jouent ici un rôle.
Une nouvelle étude montre que l'intelligence artificielle (IA) peut contribuer à l'évaluation et à la classification correctes de ces nodules pulmonaires. Des chercheurs ont mis au point l'algorithme d'IA Lung Cancer Prediction Convolutional Neural Network (LCP-CNN), en tant qu'outil objectif de prédiction. Après analyse des images, cet algorithme attribue un score de malignité de 0 à 100 %.
La formation et la validation interne reposent sur un grand jeu de données du National Lung Screening Trial, comportant 147 612 nodules bénins de 5 972 patients et 932 nodules malins de 575 patients. La performance de l'algorithme a été comparée à un modèle traditionnel de prédiction du risque, à l'aide de deux jeux de données externes de deux institutions universitaires.
Des seuils de 5 % et 65 % de malignité ont été utilisés pour définir le risque faible et le risque élevé. Le LCP-CNN s'est avéré pouvoir procéder à une classification correcte et prédire la malignité avec plus de précision. Les auteurs déclarent que, bien qu'une validation supplémentaire soit encore nécessaire, leurs résultats indiquent qu'un algorithme d'IA peut contribuer à améliorer la prise en charge des patients présentant des nodules pulmonaires de nature inconnue.
Source :
Massion PP et al. Assessing the accuracy of a deep learning method to risk stratify indeterminate pulmonary nodules. Published online 24 April 2020. Am. J. Respir. Crit. Care Med.: https://doi.org/10.1164/rccm.201903-0505OC