Cancer du col de l'utérus : l'intelligence artificielle pourrait améliorer le dépistage dans les pays en développement

Cancer du col de l'utérus : l'intelligence artificielle pourrait améliorer le dépistage dans les pays en développement

Charlène Catalifaud
| 07.02.2019
  • cancer col

    Cancer du col de l'utérus : l'intelligence artificielle pourrait améliorer le dépistage dans les pays en dé...

Une équipe américaine a mis au point un algorithme basé sur le deep learning visant à optimiser le dépistage du cancer du col de l'utérus basé sur l'inspection visuelle à l'acide acétique. Cette technique est décrite dans « Journal of the National Cancer Institute ».

Dans les pays en voie de développement, le dépistage, lorsqu'il est réalisé, repose en partie sur la cervicographie, qui consiste à inspecter visuellement le col après application d'acide acétique à l'aide d'une caméra à focale fixe (cervicographe). Une méthode « pratique, mais non reproductible ou précise », selon les auteurs dont l'objectif est de mettre au point un algorithme d’évaluation visuelle basé sur l’apprentissage en profondeur (deep learning) capable de reconnaître les lésions précancéreuses et cancéreuses.

Une précision de 91 %

Cet algorithme a été élaboré à partir des images issues du dépistage d'une cohorte de 9 406 femmes costaricaines suivies de 1993 à 2000. Les images du col prises par cervicographie ont été numérisées afin d'entraîner et de valider l'algorithme. « Le logiciel dépend ainsi de la qualité de l'image et de sa pertinence », souligne le Dr Béatrix Cochand-Priollet du service de pathologie de l'hôpital Cochin à Paris en commentaire de cette étude.

L'algorithme a permis d'identifier avec une précision de 91 % les lésions précancéreuses et cancéreuses alors que les sensibilités obtenues par l'interprétation visuelle sont de 69 % pour la cervicographie et de 71 ou 79 % pour la cytologie conventionnelle ou en milieu liquide respectivement. « Le point fort de cette étude est cette excellente sensibilité », estime le Dr Cochand-Priollet. Le risque de faux négatifs est ainsi relativement faible.

L'algorithme classe les images de façon binaire : soit l'image est normale, soit elle est anormale. « L'algorithme détecte les lésions CIN2+ qui correspondent aux lésions de haut grade », précise la pathologiste.

Un risque de faux positifs

Elle souligne par ailleurs la faible spécificité. Par exemple, pour les 25-49 ans, tranche d'âge pour laquelle la sensibilité est la meilleure (97,7 %), la spécificité est de 84 %.

« Dans la détection du cancer du col de l'utérus, une faible spécificité, c’est-à-dire un risque accru de faux positifs, peut amener à traiter des femmes qui n'ont pas de lésions ou des lésions qui vont spontanément régresser », indique le Dr Cochand-Priollet.

Ce système qui permet de déterminer de manière assez fiable le caractère bénin ou malin de lésions pourrait être utile dans des pays qui n'ont pas accès aux colposcopies. Ces résultats restent néanmoins préliminaires et cet algorithme doit être optimisé et validé.

Source : Lequotidiendumedecin.fr

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