La lutte contre un des cancers qui tuent le plus, le cancer pancréatique, a un nouvel allié : l’intelligence artificielle (IA) qui permettrait une détection plus précoce et un dépistage plus étendu.
Environ 44 % des personnes diagnostiquées à un stade précoce du cancer du pancréas survivent cinq ans après le diagnostic, mais seulement 12 % des cas sont diagnostiqués aussi tôt. Le taux de survie chute à 2 à 9 % chez les personnes dont les tumeurs ont métastasé. Cette bonne performance si ce cancer est pris précocement en charge s’explique par les progrès de la chirurgie et de l’oncologie médicale. La difficulté reste de détecter rapidement ce cancer.
Des chercheurs de la Harvard Medical School, de l'université de Copenhague, du VA Boston Healthcare System, du Dana-Farber Cancer Institute et de la Harvard T.H. Chan School of Public Health ont mené une étude sur un outil d'intelligence artificielle (IA) permettant d'identifier les personnes présentant un risque élevé de cancer du pancréas jusqu'à trois ans avant le diagnostic. L'outil a été entraîné sur deux ensembles de données distincts totalisant neuf millions de dossiers de patients du Danemark et des États-Unis.
En se basant sur des combinaisons de codes de maladies et du moment de leur apparition, le modèle a pu prédire quels patients étaient susceptibles de développer un cancer du pancréas à l'avenir. L'approche pourrait accélérer la détection de cette maladie, conduire à un traitement plus précoce, améliorer les résultats et prolonger la durée de vie des patients.
L'outil d'IA pourrait aider à identifier les personnes présentant un risque élevé de contracter la maladie, même celles qui n'entrent pas dans les catégories de dépistage ciblé actuellement en place pour les personnes ayant des antécédents familiaux et certaines mutations génétiques. Les chercheurs ont souligné que le dépistage basé sur l'IA est une opportunité de modifier la trajectoire du cancer du pancréas, une maladie agressive qui est notoirement difficile à diagnostiquer tôt et à traiter rapidement lorsque les chances de succès sont les plus élevées.
A deep learning algorithm to predict risk of pancreatic cancer from disease trajectories
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