Pourquoi le dépistage du cancer du poumon est-il difficile ?
Aux États-Unis, le cancer du poumon est la première cause de décès par cancer, avec environ 160 000 morts en 2018 selon les auteurs. Le dépistage consiste à passer un scanner à faible dose, c'est-à-dire un examen par rayons X qui expose moins le corps, chez des personnes à risque. Il a déjà montré qu'il pouvait réduire la mortalité de 20 à 43 %, et il fait partie des recommandations américaines.
Mais lire ces scanners n'est pas simple. Deux radiologues ne sont pas toujours d'accord. Et les erreurs sont fréquentes dans les deux sens : des fausses alertes (un « faux positif », qui entraîne examens et angoisse inutiles) et des cancers manqués (un « faux négatif »).
Qu'ont fait les chercheurs ?
L'équipe a conçu un réseau de neurones, un type d'IA inspiré du cerveau, qui regarde le scanner en trois dimensions, comme un volume entier et pas coupe par coupe. Il utilise le scanner actuel du patient et, quand il existe, un scanner plus ancien, ce qui permet de voir si une petite tache a changé.
Ils l'ont entraîné et testé sur 6 716 cas issus d'un grand essai américain de dépistage, puis vérifié sur un jeu indépendant de 1 139 cas. Enfin, ils ont organisé deux études où six radiologues ont lu des scanners, pour comparer leur performance à celle de l'IA.
Que montrent les résultats ?
L'IA obtient une aire sous la courbe de 94,4 % (100 % serait un test parfait) sur les 6 716 cas, et des résultats semblables sur les 1 139 cas indépendants.
Quand les radiologues n'avaient pas de scanner ancien à leur disposition, l'IA a fait mieux que chacun des six : 11 % de faux positifs en moins et 5 % de faux négatifs en moins (en valeur absolue). Quand un scanner ancien était disponible, la performance de l'IA était comparable à celle des mêmes radiologues.
Les chiffres clés
- 94,4 %aire sous la courbe sur 6 716 cas d'un essai américain de dépistage
- 11 %de faux positifs en moins (en valeur absolue) face aux six radiologues, sans scanner ancien
- 5 %de faux négatifs en moins (en valeur absolue) dans la même situation
Qu'est-ce que cela pourrait changer pour les patients ?
Un tel outil pourrait servir de seconde lecture : moins de personnes inquiétées à tort, et moins de cancers qui passent inaperçus. Il pourrait aussi aider les centres qui manquent de radiologues expérimentés et rendre la lecture plus régulière d'un centre à l'autre.
Les auteurs soulignent que la grande majorité des personnes qui pourraient bénéficier du dépistage ne sont pas dépistées. L'automatisation pourrait aider à étendre ce dépistage dans le monde, en gardant des résultats fiables.
Quelles sont les limites de cette étude ?
L'IA a été évaluée sur des scanners déjà réalisés, dans des conditions de test. L'étude ne montre pas qu'utiliser cet outil auprès de patients améliore leur santé ou leur survie. Les lectures des radiologues ont été faites dans un cadre d'étude, qui ne reflète pas toujours leur travail quotidien.
Il faudrait donc des essais prospectifs, menés dans de vrais centres de dépistage, pour savoir comment l'IA s'intègre au travail des médecins et si elle apporte un bénéfice réel.
Scanner de dépistage du poumon : te préparer avec Mima
Cet outil de recherche pourrait servir de seconde lecture des scanners de dépistage. Il n'est pas encore partout, et c'est un radiologue qui lit ton examen. La question est de savoir si ton centre y a recours.
Mima garde les dates de ton scanner et de tes résultats, et rassemble tes questions pour la consultation. Tu peux demander : « Mon centre utilise-t-il une seconde lecture, humaine ou par ordinateur, pour mon scanner de dépistage ? » Elle explique aussi les mots du compte rendu.
Questions fréquentes
Qu'est-ce qu'un scanner thoracique à faible dose ?
C'est un examen d'imagerie qui prend des images détaillées des poumons avec une dose de rayons X plus faible qu'un scanner classique. Il sert à dépister le cancer du poumon chez les personnes à risque.
L'IA est-elle meilleure que les radiologues ?
Dans cette étude, sans scanner ancien à comparer, elle a fait mieux que les six radiologues testés. Avec un scanner ancien, elle faisait aussi bien qu'eux. Elle n'est donc pas présentée comme un remplacement, mais comme une aide.
Qu'est-ce qu'un faux positif ?
C'est une alerte à tort : le scanner semble suspect alors qu'il n'y a pas de cancer. Cela peut entraîner des examens supplémentaires et de l'inquiétude.
Cet outil est-il disponible pour les patients ?
L'étude est un test sur des scanners existants. Elle ouvre la voie à des essais, mais ne prouve pas encore un bénéfice en routine.
L'étude originale
Ardila D, Kiraly AP, Bharadwaj S, et al. « End-to-end lung cancer screening with three-dimensional deep learning on low-dose chest computed tomography » Nature Medicine, 20 mai 2019. DOI : 10.1038/s41591-019-0447-x
Lire l'étude complète dans Nature MedicineCet article résume une étude scientifique et ne remplace pas un avis médical.