Le tueur invisible perd ses cachettes.
Le cancer du pancréas compte depuis longtemps parmi les maladies les plus difficiles à combattre, se dissimulant souvent dans l’organisme jusqu’à un stade déjà avancé. Mais une nouvelle étude suggère que l’IA pourrait changer cette chronologie en repérant des signes avant-coureurs des années avant les médecins.
Une étude dirigée par des chercheurs de Mayo Clinic a montré qu’un système d’IA peut détecter les signes précoces d’un cancer du pancréas sur des scanners réalisés en routine jusqu’à environ trois ans avant l’établissement d’un diagnostic officiel.
Le système, baptisé REDMOD (Radiomics-based Early Detection Model), a été entraîné à repérer des changements extrêmement subtils du pancréas, invisibles lors des examens radiologiques standards. Ces scanners sont souvent réalisés pour d’autres problèmes, comme des douleurs abdominales, et sont généralement interprétés comme normaux à ce moment-là.
Les chercheurs ont testé près de 2 000 scanners, dont plusieurs centaines provenant de patients chez qui un cancer du pancréas a ensuite été confirmé. Beaucoup de ces examens antérieurs ne montraient aucun signe de maladie.
Selon une étude publiée dans Gut, l’IA a identifié environ 73 % de ces cas prédiagnostiques, en moyenne quelque 16 mois avant le diagnostic. En comparaison, les radiologues qui ont examiné les mêmes scanners sans l’aide de l’IA ont identifié beaucoup moins de cas précoces.
Des performances supérieures des années avant le diagnostic
L’avantage du système d’IA était encore plus marqué sur les examens réalisés plus tôt. Pour les images prises plus de deux ans avant le diagnostic, le système a détecté nettement plus de cas que les experts humains examinant les mêmes données.
Les rapports indiquent également que, dans certaines comparaisons, le modèle a obtenu des résultats presque deux fois supérieurs à ceux des radiologues pour repérer les signes avant-coureurs précoces, ce qui souligne combien ces changements initiaux sont difficiles à détecter sans assistance informatique. Le système analyse des caractéristiques radiomiques, de minuscules motifs dans la texture et la structure des tissus susceptibles de refléter des changements biologiques précoces, bien avant qu’une tumeur ne devienne visible.
Pourquoi cela compte pour la survie
Le cancer du pancréas est souvent diagnostiqué tardivement, car il provoque rarement des symptômes à ses débuts. Par conséquent, la plupart des patients ne sont diagnostiqués qu’après la propagation de la maladie, lorsque les options thérapeutiques sont limitées. Les données des agences de santé montrent que les taux de survie restent très faibles par rapport à ceux de nombreux autres cancers, en grande partie en raison d’une détection tardive.
Les chercheurs participant à l’étude estiment qu’avancer le diagnostic pourrait modifier considérablement les résultats. L’un des principaux arguments de l’étude est que faire passer davantage de cas à des stades précoces et localisés pourrait améliorer les taux de survie. Contrairement aux modèles expérimentaux reposant sur des données hautement contrôlées, REDMOD a été testé à partir de scanners provenant de plusieurs hôpitaux et de différents systèmes d’imagerie. Cette démarche visait à mieux refléter les conditions cliniques réelles.
L’IA est également conçue pour fonctionner automatiquement sur les scanners réalisés en routine, sans étapes supplémentaires ni préparation particulière. Les chercheurs estiment que cela la rend plus réaliste pour une utilisation dans le fonctionnement quotidien des hôpitaux, en particulier chez les patients déjà considérés comme présentant un risque élevé.
Vers des essais cliniques
L’étape suivante consiste à la tester dans des conditions réelles. L’équipe de Mayo Clinic fait actuellement avancer une étude prospective baptisée AI-PACED, qui évaluera les performances du système en contexte clinique et son influence au fil du temps sur les décisions concernant la prise en charge des patients. Ces travaux s’inscrivent dans une initiative plus large de Mayo Clinic visant à utiliser l’IA pour prédire et prévenir précocement les maladies avant l’apparition des symptômes.
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