L’IA pour un diagnostic de précision du cancer de la prostate
Le cancer de la prostate est le deuxième cancer le plus fréquemment diagnostiqué chez les hommes. Le dépistage conventionnel repose sur le dosage sanguin de l’antigène prostatique spécifique (PSA pour «prostate specific antigen»), qui peut indiquer des anomalies de la prostate mais manque de spécificité. L’examen clinique et l’échographie ont également une sensibilité limitée et échouent souvent à détecter les tumeurs à un stade précoce ou à distinguer une maladie agressive d’une maladie indolente. Récemment, l’imagerie par résonance magnétique multiparamétrique (IRMmp) s’est imposée comme un outil plus précis pour la détection et l’évaluation du cancer de la prostate. Elle combine plusieurs techniques d’imagerie pour fournir des informations détaillées sur la localisation de la tumeur, sa taille et sa probabilité de malignité. Cependant, l’interprétation de ces scanners complexes nécessite une formation spécialisée, est sujette à des variations entre les cliniciens, et reste un processus chronophage.
Exploiter la puissance de l’IA
Pour relever ces défis, le projet ProCAncer-I(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), financé par l’UE, a mis au point une plateforme basée sur l’IA qui combine des données d’imagerie de haute qualité avec des informations cliniques afin d’améliorer le diagnostic, la stratification des patients et le suivi de la maladie. «Notre ambition était de mettre au point des modèles d’IA capables de détecter et de caractériser le cancer de la prostate à partir d’IRMmp, avec des performances supérieures aux normes actuelles», explique le coordinateur du projet, Manolis Tsiknakis, de la Fondation pour la recherche et la technologie-Hellas(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre).
De nouvelles normes en matière de diagnostic par l’IA
La plateforme ProCAncer-I s’appuie sur une vaste collection de données d’imagerie sur le cancer de la prostate. Les données rétrospectives et prospectives de plus de 14 000 patients et de plus de 9 millions d’images IRM ont été utilisées comme ressource pour développer des algorithmes d’IA adaptés aux besoins cliniques du monde réel. Les outils d’IA conçus dans le cadre du projet comprennent des modèles de détection du cancer dans les zones périphériques et transitoires de la prostate, ainsi que la caractérisation de l’agressivité de la tumeur et l’aide à la segmentation des lésions. Ces outils ont été testés dans le cadre d’études multicentriques et ont fait preuve d’une précision de niveau clinique.
Une IA digne de confiance
Dès le départ, le projet a mis l’accent sur la mise au point d’une IA digne de confiance. Le projet étant l’un des fondateurs de l’initiative FUTURE-AI(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), des efforts importants ont été consacrés à la conception et au développement d’outils et d’approches visant à assurer la conformité avec les lignes directrices de FUTURE-AI. «Nous avons mis au point un nouveau système de passeport pour les modèles d’IA qui documente la manière dont chaque modèle a été formé, validé et testé, rendant ainsi l’ensemble du processus transparent et reproductible», explique Manolis Tsiknakis. Il comprend le suivi de l’acquisition et du prétraitement des données, la formation et l’évaluation des modèles. En outre, les chercheurs ont créé des outils de contrôle pour détecter le moment où la performance des modèles pourrait diminuer, ce qui permet d’intervenir à temps et d’assurer la qualité dans les environnements cliniques.
Mise en œuvre clinique
Les modèles ProCAncer-I prennent en compte un large éventail de variables d’imagerie et de variables non liées à l’imagerie, telles que le taux de PSA, la localisation de la lésion et la notation PIRADS(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre). Les cliniciens peuvent ainsi évaluer plus objectivement les risques, détecter plus tôt les cancers agressifs, et choisir le meilleur traitement pour chaque patient. Les différents ensembles de données qui ont été générés, chacun répondant à un cas d’utilisation clinique spécifique, ont été intégrés par le biais d’un nœud fédéré dans le cadre de l’initiative européenne en matière d’imagerie sur le cancer(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), contribuant ainsi à l’écosystème paneuropéen d’imagerie du cancer. Ce processus garantit la durabilité et l’alignement sur les initiatives européennes plus larges en matière de santé. Au-delà de ses réalisations techniques, ProCAncer-I devrait contribuer à l’élaboration de politiques. À l’avenir, l’équipe souhaite affiner les modèles prédictifs de la plateforme et approfondir la collaboration avec les prestataires de soins de santé dans toute l’Europe. «ProCAncer-I a montré que l’IA peut être à la fois puissante et responsable, en aidant les cliniciens à établir un diagnostic», conclut Manolis Tsiknakis.