Application de l’intelligence artificielle dans le diagnostic du cancer du poumon basé sur l’examen CT thoracique

La diagnostic du cancer du poumon revêt une importance cruciale dans la médecine moderne, car cette maladie figure parmi les principales causes de décès dans de nombreux pays à travers le monde. La détection précoce du cancer du poumon détermine fondamentalement les chances de survie des patients, car au premier stade, les chances de guérison sont beaucoup plus élevées que dans les phases ultérieures. Cependant, la maladie présente souvent des symptômes uniquement à un stade avancé, ce qui complique le diagnostic précoce. Les méthodes de dépistage traditionnelles, telles que la radiographie pulmonaire, ne sont pas toujours suffisamment efficaces pour détecter les anomalies à un stade précoce.

Le développement de l’intelligence artificielle (IA) offre une opportunité de repenser les processus diagnostiques. L’application de l’IA dans le diagnostic radiologique non seulement accélère les flux de travail, mais augmente également la précision des diagnostics. Grâce aux dernières recherches et développements, un consortium hongrois, dont l’Université Semmelweis et Ulyssys Ltd. font partie, a développé une solution innovante de diagnostic du cancer du poumon. Son objectif est de soutenir les programmes de dépistage du cancer du poumon et ainsi contribuer à la détection précoce de la maladie et à l’amélioration des taux de guérison.

La situation du cancer du poumon et les défis diagnostiques

Le cancer du poumon est l’un des types de cancer les plus répandus et représente un problème grave pour la santé publique selon les statistiques de mortalité. Diagnostiquer la maladie à un stade précoce est essentiel pour améliorer la qualité de vie des patients et augmenter les taux de survie. Les méthodes traditionnelles utilisées pour le dépistage du cancer du poumon, telles que la radiographie pulmonaire, ne sont pas toujours suffisamment fiables, car les anomalies à un stade précoce sont souvent indétectables.

Selon les dernières recherches, l’examen CT à faible dose (LDCT) présente des avantages significatifs dans le dépistage du cancer du poumon, en particulier chez les fumeurs. Le LDCT a prouvé qu’il réduit la mortalité due au cancer du poumon, mais l’introduction de programmes de dépistage nécessite l’évaluation d’un grand nombre d’images CT thoraciques, ce qui impose une énorme charge aux radiologues. L’Union européenne a formulé des recommandations pour l’introduction du dépistage basé sur la CT, cependant, les ressources radiologiques disponibles sont limitées, ce qui nécessite des solutions urgentes pour accélérer les processus diagnostiques et améliorer leur efficacité.

Le rôle de l’intelligence artificielle dans le diagnostic du cancer du poumon

Les avancées dans le domaine de l’intelligence artificielle, en particulier dans l’apprentissage profond (Deep Learning, DL), offrent des avantages significatifs dans le diagnostic radiologique. L’objectif du partenariat entre Ulyssys Ltd. et l’Université Semmelweis est de développer un système de diagnostic du cancer du poumon qui utilise des solutions basées sur l’IA pour améliorer l’efficacité du dépistage du cancer du poumon. L’intelligence artificielle est capable d’analyser automatiquement les images CT, d’identifier les anomalies suspectes et de prioriser les cas en attente d’évaluation.

De plus, le système génère de courts rapports et résumés sur les images, facilitant ainsi le travail des radiologues. Les segmentations 3D générées par l’IA permettent une détection plus précise des anomalies suspectes, augmentant ainsi la précision du diagnostic. L’application de l’IA réduit non seulement le temps de diagnostic, mais permet également d’économiser des ressources significatives pour les radiologues, leur permettant de traiter un plus grand nombre de patients.

Le système d’intelligence artificielle développé a prouvé son efficacité en pratique, avec une sensibilité dépassant 96 % sur un ensemble de tests indépendants, tandis que la spécificité a également montré des valeurs supérieures à 80 %. Cette performance indique que le système est capable d’identifier de manière fiable le soupçon de cancer du poumon, contribuant ainsi aux diagnostics précoces et à la sauvegarde de la vie des patients.

Perspectives d’avenir et processus de validation clinique

Lors du développement du système de diagnostic du cancer du poumon, les chercheurs ont prêté attention non seulement aux solutions technologiques, mais aussi à l’applicabilité clinique. Dans le cadre du projet, plus de 8000 images CT thoraciques à faible dose ont été collectées et analysées, afin que l’intelligence artificielle puisse identifier le plus précisément possible les signes du cancer du poumon. Les recherches menées par l’Université Semmelweis ont permis d’améliorer continuellement le système grâce à la segmentation des tumeurs et à la comparaison des évaluations manuelles.

Dans le cadre des développements, Ulyssys Ltd. a créé une solution logicielle permettant le téléchargement des images CT et la réalisation de l’analyse diagnostique. Avec cette solution, les radiologues peuvent plus facilement prendre des décisions lors du diagnostic. Pour la mise sur le marché, l’entreprise a lancé le processus d’acquisition de la certification ISO 13485 et du marquage CE/MDR, afin d’assurer la conformité légale et administrative du système.

Grâce aux études de validation clinique, le système développé est également testé dans un environnement clinique réel, ce qui est essentiel pour un lancement sur le marché réussi. L’objectif est que le système de diagnostic du cancer du poumon soutenu par l’intelligence artificielle contribue non seulement en Hongrie, mais également à l’échelle internationale à la détection précoce du cancer du poumon, améliorant ainsi les chances de survie et la qualité de vie des patients.