Publié le 28/10/2022
L’enquête étiologique autour d’un épanchement pleural (EP) conduit presque toujours à discuter d’un geste invasif pour préciser sa nature, bénigne ou maligne.
L’analyse directe du liquide pleural complétée ou non d’une cytologie ou d’une biopsie pleurale est le seul mode de confirmation diagnostique définitif.
Pour organiser pertinemment une telle intervention il est donc utile de disposer au préalable d’éléments prédictifs solides.
Ainsi, cette étude visait à construire des modèles d’intelligence artificielle (IA) basés sur des images obtenues par tomodensitométrie (TDM) thoracique pour effectuer la segmentation et la classification de l’épanchement pleural bénin ou malin.
Construction d’un algorithme pertinent
Wang et coll. ont utilisé l’IA pour l’analyse en profondeur (deep learning) d’images obtenues par TDM thoraciques dans 1 280 cas d’EP répartis en 3 groupes : 607 cas préliminaires ont permis la construction progressive des algorithmes ; 311 cas ont ensuite constitué une cohorte test interne ; puis 362 cas ont formé une cohorte externe indépendante.
Le volume de l’EP était classé en léger (< 500 mL), modéré (500-1000 mL) ou important (> 1000 mL).
En considérant très brièvement la méthodologie utilisée, on retiendra que l’IA s’est élaborée à partir d’un réseau neuronal convolutif conçu pour l’apprentissage automatique et le traitement des images.
Une segmentation de l’image était réalisée puis l’architecture de l’EP reconstituée. Des indicateurs quantitatifs (6 au total) étaient recueillis permettant la comparaison statistique avec la technique d’imagerie 3D U-Net avec ou sans pondération spatiale.
Tous les cas testés ont été ultérieurement confirmés par ponction pleurale avec ou sans biopsie.
L’étiologie maligne la plus fréquente était le cancer du poumon (24,2 % à 40,3 % des cas selon la cohorte).
La cause bénigne la plus fréquente était l’infection para-pneumonique (18,3 % à 24,3 %).
Des performances encourageantes
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