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La détection des tumeurs cérébrales pourrait devenir plus aisée grâce à cette nouvelle IA.
Les médecins s’appuient encore presque exclusivement sur l’imagerie pour identifier les tumeurs au cerveau. De fait, ils ne peuvent pas encore réaliser de biopsies sans risques avant l’opération. Mais une nouvelle IA pourrait changer cette réalité et aider à repérer les tumeurs cérébrales plus facilement.
Qui a créé cette IA détectrice de tumeurs cérébrales ?
Nous devons cette trouvaille aux chercheurs de la Thomas Jefferson University. Ils ont dévoilé un modèle capable de distinguer deux types de tumeurs du crâne qui se ressemblent énormément sur IRM. Et il le fait d’ailleurs avec une précision qui dépasse parfois celle des spécialistes.
L’équipe s’est attaquée à un problème clinique bien connu. Et c’est de différencier les pituitary macroadenomas des parasellar meningiomas. Ces deux tumeurs bénignes se développent dans la même zone, derrière le nez et les yeux. Aussi, leurs images en niveaux de gris semblent presque pareilles.
Pourtant, elles requièrent des approches opératoires radicalement différentes. La première s’enlève par voie endonasale, tandis que la seconde implique habituellement une craniotomie. Confondre les deux peut rallonger une intervention ou obliger à la reporter.
Comment ont-il conçu l’IA pour trouver des tumeurs cérébrales ?
Les chercheurs ont donc voulu concevoir un outil capable de les distinguer. Pour ce faire, ils ont utilisé une technologie d’apprentissage automatisé, l’AutoML. Elle aide à générer un modèle très performant sans coder manuellement chaque étape.
L’IA a analysé 1 628 images IRM provenant de 116 patients. Ils l’ont ensuite essayée sur 959 images supplémentaires issues d’un autre centre. Selon l’article de Science Blog, les chercheurs auraient alors obtenu une précision globale de 97,55 %. Le tout avec une sensibilité et une spécificité qui rivalisent avec l’expertise humaine.
Selon les chercheurs, cette performance prouve que l’outil peut repérer des motifs subtils invisibles à l’œil nu. C’est de cette manière que l’IA peut trouver les tumeurs cérébrales. Elle peut donc réduire les marges d’erreur dans un domaine où la moindre approximation compte.
Un outil qui s’adapte aux besoins des hôpitaux
Au-delà de sa précision, ce modèle se distingue par sa flexibilité. Les médecins peuvent ajuster les seuils de confiance de l’intelligence artificielle selon le contexte clinique. En milieu généraliste, l’accès à un expert du crâne est en outre limité. Le mode haute sensibilité aide alors à détecter presque tous les cas suspects. À l’inverse, dans un grand centre hospitalier, le mode haute spécificité réduit les faux positifs. Il évite ainsi des examens inutiles.
Cette polyvalence ouvre plusieurs usages. Elle aide d’abord au tri des patients dès la première lecture d’IRM et à orienter rapidement les cas complexes vers des experts. De plus, elle améliore la planification opératoire. Elle sert par ailleurs de support pédagogique pour les internes et les jeunes chirurgiens.
Les chercheurs soulignent aussi un autre point important. L’IA qui peut détecter les tumeurs cérébrales ne remplace pas le radiologue. Elle agit plutôt comme un second regard, rapide et constant. Un regard qui peut sécuriser les décisions dans des situations où l’erreur peut changer le cours d’une opération.
Une technologie encore jeune, mais déjà prometteuse
Pour aller plus loin, l’équipe souhaite intégrer à son modèle des données supplémentaires. Cela inclut notamment les taux hormonaux ou d’autres types d’imagerie afin d’affiner les prédictions. Elle envisage également d’étendre la méthode à d’autres diagnostics difficiles. Citons par exemple les nodules thyroïdiens ou les lésions du larynx.
Bien qu’elle puisse repérer les tumeurs cérébrales, cette IA n’élimine pas encore la biopsie dans tous les cas. Malgré tout, elle montre qu’un diagnostic fiable avant opération devient enfin accessible. Une avancée qui pourrait, à terme, réduire les incertitudes pour les experts en chirurgie. Elle pourrait également réduire l’angoisse pour les patients.
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