L'IA révolutionne la détection du cancer de la prostate grâce à l'analyse IRM

L'IA révolutionne la détection du cancer de la prostate grâce à l'analyse IRM

Une étude diagnostique à grande échelle révèle que l'intelligence artificielle (IA) améliore significativement la détection du cancer de la prostate par IRM. Avec une assistance IA, la précision diagnostique a augmenté de 3,3 % par rapport aux analyses sans assistance, tout en améliorant la sensibilité (96,8 %) et la spécificité (50,1 %) pour les cancers cliniquement significatifs (csPCa).

L'étude a impliqué 61 lecteurs (34 experts et 27 non-experts) de 17 pays, évaluant 360 examens IRM d'hommes atteints de cancer de la prostate (âge médian : 65 ans). Le système IA utilisé, développé par le consortium international PI-CAI, visait à détecter et diagnostiquer le csPCa. L'objectif principal était de comparer les diagnostics assistés par IA aux diagnostics non assistés, en utilisant la courbe ROC (AUROC), la sensibilité et la spécificité.

Parmi les 360 patients examinés, 122 présentaient un csPCa. L'AUROC avec assistance IA était de 0,916 contre 0,882 sans assistance, soit une amélioration de 3,3 % (p < 0,001). La sensibilité a augmenté de 2,5 % (96,8 % contre 94,3 %) et la spécificité de 3,4 % (50,1 % contre 46,7 %). Les non-experts ont bénéficié davantage de l'IA, surpassant même les experts non assistés.

"Cette étude démontre le potentiel de l'IA pour améliorer le diagnostic du csPCa via l'IRM biparamétrique, avec des gains significatifs en précision, sensibilité et spécificité pour les scores PI-RADS ≥ 3. Les non-experts en tirent particulièrement profit", soulignent les auteurs.

Dirigée par Jasper J. Twilt (Radboud University Medical Center, Pays-Bas), l'étude a été publiée le 13 juin 2025 dans *JAMA Network Open*. Les données, rétrospectives, provenaient du consortium PI-CAI, mélangeant cohortes consécutives et échantillonnées. La généralisabilité nécessite des validations externes, notamment sur des populations variées en prévalence et qualité d'images. L'environnement contrôlé de lecture, différent des conditions habituelles, et l'impact clinique réel restent à évaluer.

Financée par Health-Holland et l'UE (Horizon 2020), l'étude inclut des déclarations de conflits d'intérêts parmi les auteurs. Le processus éditorial a intégré des outils IA, supervisés par des rédacteurs humains.