Photographies endoscopiques de lésions chez trois patients faussement négatifs. Crédit : Médecine translationnelle scientifique (2024). DOI: 10.1126/scitranslmed.adk5395
L’intelligence artificielle est utilisée dans une grande variété d’applications en médecine, et les scientifiques ont désormais développé un système d’IA capable d’augmenter les taux de détection des lésions cancéreuses et précancéreuses de l’œsophage, qui sont parfois difficiles à trouver pour les médecins.
Ce système expérimental, développé en Chine, vise à mettre à profit les nouvelles technologies pour lutter contre une cause importante de morbidité et de mortalité par cancer, notamment en Asie. Alors que les taux de cancer de l’œsophage et d’œsophage de Barrett, une affection précancéreuse, sont restés stables aux États-Unis, l’incidence en Chine a grimpé en flèche et se classe au premier rang mondial. Les cas en Chine sont suivis par ceux en Inde, qui signale également des taux élevés de malignité.
Les lésions cancéreuses et précancéreuses de l’œsophage étant difficiles à détecter, elles constituent un obstacle à un traitement rapide. Le nouveau système d’apprentissage profond est conçu pour renforcer la capacité des médecins à améliorer les taux de survie des patients concernés en identifiant les cancers de l’œsophage à haut risque à un stade précoce et traitable.
Dans un article publié dans Médecine translationnelle scientifiqueune équipe de médecins et de scientifiques de grands centres de recherche en Chine affirme avoir développé et testé un algorithme d’apprentissage profond qui améliore considérablement la détection des lésions malignes à haut risque dans l’œsophage.
Jusqu’à présent, l’équipe a testé le système d’IA uniquement sur des patients en Chine, mais elle a souligné que son algorithme a le potentiel de sauver des vies dans le monde entier en facilitant la détection précoce de lésions œsophagiennes à haut risque lors d’endoscopies diagnostiques de routine.
« L’endoscopie est la principale modalité de détection du carcinome épidermoïde de l’œsophage asymptomatique et des lésions précancéreuses », selon le Dr Shao-Wei Li, auteur principal de la nouvelle étude et chercheur au département de gastroentérologie de l’hôpital de Taizhou, affilié à l’université médicale de Wenzhou en Chine.
« Améliorer le taux de détection reste un défi. Nous avons développé un système basé sur des réseaux neuronaux convolutionnels profonds pour détecter le cancer de l’œsophage et les lésions précancéreuses. »
Également connu sous le nom de DCNN (pour Deep Convolutional Neural Network), cet algorithme identifie des schémas spécifiques à une maladie. Un réseau neuronal convolutionnel profond est conçu pour identifier des schémas en 3D. Lorsqu’il est utilisé comme outil de diagnostic, il peut théoriquement fournir aux médecins une méthode plus précise pour identifier les lésions à haut risque chez les patients soumis à un dépistage. L’outil peut également repérer des lésions qui pourraient autrement échapper à la détection lorsqu’elles sont observées par endoscopie à l’œil nu.
L’équipe interdisciplinaire de Li, composée de membres de toute la Chine, a conçu et construit le système d’IA d’apprentissage profond, baptisé ENDOANGEL-ELD. Il utilise des ensembles de données provenant de plus de 190 000 images œsophagiennes recueillies dans plusieurs cliniques en Chine. Après avoir développé le système d’apprentissage profond, l’équipe de l’hôpital de Taizhou l’a testé dans le cadre d’un essai clinique impliquant des patients subissant un diagnostic de cancer de l’œsophage potentiellement à haut risque.
Li et ses collègues ont testé le système d’intelligence artificielle dans le cadre du diagnostic de 1 556 patients d’un groupe de 3 117 à l’hôpital de Taizhou dans le Zhejiang, une province côtière de l’est de la République populaire de Chine. Les 1 561 patients restants ont servi de groupe témoin.
Globalement, le système d’apprentissage profond a doublé le taux de détection des lésions à haut risque par rapport au groupe témoin dont le diagnostic a été réalisé par endoscopie conventionnelle. La méthode ENDOANGEL-ELD a en outre démontré un degré élevé de reconnaissance du cancer sur la base des 190 000 modèles différents de la maladie introduits dans le système d’IA.
« Le critère d’évaluation principal était le taux de détection des lésions œsophagiennes à haut risque », a affirmé Li. « Dans la population en intention de traiter, le taux de détection des lésions œsophagiennes à haut risque était significativement plus élevé dans le groupe expérimental que dans le groupe témoin », a ajouté Li, soulignant que davantage de cancers et de lésions précancéreuses ont été détectés dans le groupe expérimental grâce à l’outil d’IA.
Les 3 117 patients de l’étude étaient tous âgés de plus de 50 ans, selon les données de Médecine translationnelle scientifiqueUn deuxième effort de recherche utilisant la méthode d’apprentissage profond est prévu et se concentrera sur les patients plus jeunes.
L’amélioration de la méthode de diagnostic du cancer de l’œsophage est particulièrement importante en Chine, où les foyers régionaux de la maladie enregistrent certains des taux de malignité les plus élevés au monde, selon l’Organisation mondiale de la santé.
Le tabagisme et la consommation d’alcool sont associés à des taux élevés de cancer de l’œsophage et d’œsophage de Barrett, quel que soit le lieu de résidence du patient. La Chine est toutefois le premier producteur et consommateur mondial de produits du tabac. L’OMS estime qu’il y a plus de 300 millions de fumeurs en Chine, soit environ un tiers du nombre total de fumeurs dans le monde.
L’OMS estime en outre qu’une cigarette sur trois fumées dans le monde l’est en Chine. Plus de la moitié des hommes adultes du pays sont fumeurs. Le cancer de l’œsophage est plus fréquent chez les hommes que chez les femmes dans le pays. Bien que les femmes en Chine soient beaucoup moins susceptibles de fumer, elles sont probablement exposées aux effets néfastes du tabagisme secondaire sur la santé.
Le cancer de l’œsophage est souvent asymptomatique et les médecins ont longtemps eu recours à l’endoscopie pour détecter les tumeurs et les lésions précancéreuses. Les taux de survie à cinq ans sont bons (plus de 90 %) lorsque la tumeur est traitée à un stade précoce et asymptomatique. Les bénéfices du traitement diminuent considérablement une fois les symptômes apparus, d’où l’urgence de trouver une méthode de détection plus précise.
Selon Li et ses collègues, la méthode expérimentale de dépistage par apprentissage profond permet un diagnostic plus rapide et un traitement plus efficace du cancer de l’œsophage à un stade précoce. Ce cancer est le onzième cancer le plus fréquent dans le monde, mais le septième cancer le plus fréquent chez les hommes, selon les données du World Cancer Research Fund International, dont le siège est à Londres.
« Le système proposé a ainsi amélioré le taux de détection des lésions œsophagiennes à haut risque pendant l’endoscopie, et s’est avéré sûr », a conclu Li. « L’assistance à l’apprentissage profond peut améliorer le diagnostic et le traitement précoces du cancer de l’œsophage et peut devenir un outil utile pour le dépistage du cancer de l’œsophage. »
Plus d’information:
Shao-wei Li et al, L’apprentissage profond aide à la détection du cancer de l’œsophage et des lésions précurseurs dans une étude prospective, randomisée et contrôlée, Médecine translationnelle scientifique (2024). DOI: 10.1126/scitranslmed.adk5395
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Citation:Une méthode expérimentale d’IA renforce la capacité des médecins à diagnostiquer les cancers et les précancers de l’œsophage (31 juillet 2024) récupéré le 31 juillet 2024 à partir de
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