L’intelligence artificielle s’est implantée ces dernières années dans le domaine de la radiologie médicale. Initialement réservée à la recherche clinique, elle s’installe progressivement en pratique courante.
Des algorithmes performant dans l’analyse de la radiographie thoracique ont déjà été mis en place dans de nombreux hôpitaux, avec la capacité d’identifier la présence de lésions du parenchyme pulmonaire, de la plèvre, du médiastin et autre. La valeur prédictive négative est forte, permettant d’identifier rapidement les radiographies normales.
En revanche, si la performance de lecture est parfois supérieure aux cliniciens, il n’en reste pas moins de fausses interprétations. Les algorithmes ont également permis d’apporter une analyse quantitative précise du scanner thoracique. L’un des exemple phare a été la pneumonie à SARS-CoV-2 et la quantification scanographique des lésions parenchymateuses permettant de prédire la sévérité des cas.
Dans le cadre de la BPCO, une analyse morphologique multiple est possible (quantification de l’emphysème, de l’épaisseur bronchique et du piégeage expiratoire), corrélée avec la sévérité de la BPCO selon la classification GOLD, et associée à des modèles de prédictions des exacerbations et de la mortalité.
Dans le domaine des PID, les modèles d’IA développés permettent d’identifier un pattern de PIC et de prédire l’évolutivité des lésions de fibroses et la mortalité. Dans le dépistage du cancer du poumon à partir d’un scanner faible dose, les logiciels développés permettent d’identifier les nodules avec précisions et d’en caractériser leur nature malin/bénin.
La performance des outils développés dépend du volume de données utilisé pour leur apprentissage et nécessite une validation externe. Cette revue développe un large éventail d’application de l’intelligence artificielle en imagerie thoracique. Avec des outils déjà disponibles et commercialisés, ces prochaines années permettrons peut-être de déterminer et d’ancrer leur place dans la pratique clinique.
Commented by : Dr Mathilde Oranger
