Repérer un cancer de l’œsophage à un stade précoce est souvent un défi pour les médecins. Car l’organe, situé au cœur de la poitrine, bouge en permanence au rythme des battements cardiaques et de la respiration, ce qui rend les lésions naissantes très difficiles à discerner.
Afin de contourner ces obstacles, les chercheurs de la DAMO Academy, la filiale de recherche technologique et scientifique mondiale du groupe chinois Alibaba, ont développé EAGLE. Et cette intelligence artificielle possède un atout majeur : elle analyse les scanners thoraciques classiques, déjà réalisés lors de bilans de routine ou de dépistages pulmonaires, un gain de temps considérable qui ne nécessite pas de nouvel examen.
Entraîné sur 6 813 patients puis évalué sur un vaste programme de plus de 80 000 cas à travers le monde, en Chine, République tchèque et Russie, le système affiche des résultats impressionnants. Il atteint 90 % de sensibilité pour les cancers confirmés, ce qui signifie qu’il repère neuf tumeurs sur dix. Sa sensibilité tombe à 52,5 % pour les lésions précancéreuses, un chiffre plus modeste mais précieux pour des anomalies presque invisibles à l’œil nu.
Surtout, EAGLE affiche 98,5 % de spécificité : sur 100 personnes saines, l’IA confirme l’absence de maladie chez près de 99 d’entre elles, ce qui évite de déclencher de fausses alertes inquiétantes pour les patients. Lors d’un test avec 17 radiologues, l’assistance du logiciel a fait grimper leur taux de détection global de 71,9 % à 85,7 %, ouvrant la voie à des orientations plus précoces vers une endoscopie pour déterminer la nature des anomalies.
RADAR, capable d’identifier 146 anomalies ou pathologies distinctes dans l’abdomen
Mais ce n’est pas tout. La DAMO Academy, que l’on peut comparer à Google DeepMind, propose une seconde approche avec RADAR. Ainsi, ce modèle vision-langage vise encore plus large : il agit comme un radiologue généraliste capable d’analyser l’ensemble de la cavité abdominale. L’IA a été entraînée sur une base de données colossale comprenant plus de 400 000 examens par scanner injecté, avec produit de contraste, et 15 millions d’images médicales associées à leurs comptes rendus textuels.
Le dispositif a assimilé le jargon et les observations directement depuis le texte des comptes rendus rédigés par les médecins, sans nécessiter d’annotations manuelle image par image. Et lors des évaluations, il s’est révélé capable de passer au crible 18 structures anatomiques différentes dans le ventre comme le foie, les reins ou le pancréas, et d’y traquer pas moins de 146 anomalies ou pathologies distinctes.
Dans le cadre d’un essai clinique comparatif mené auprès de 26 radiologues, le soutien de l’outil a permis d’augmenter leur sensibilité diagnostique d’environ 10 %. Concrètement, grâce au travail d’analyse préalable de l’IA qui pré-identifie les zones suspectes, les médecins passent à côté de nettement moins de détails critiques sur des imageries complexes.
Et maintenant ?
Malgré ces résultats publiés dans les prestigieuses revues Nature Medicine et Science, la DAMO Academy rappelle que ces IA n’ont pas vocation à remplacer l’avis humain. Dans la pratique, elles serviraient d’outil de tri rapide pour aider les soignants à identifier en priorité les patients nécessitant des examens plus poussés.
Il reste cependant plusieurs obstacles avant de voir ces algorithmes arriver dans nos hôpitaux. En effet, le code source d’EAGLE reste protégé par des brevets et n’est pas accessible au public, ce qui limite les vérifications indépendantes par d’autres chercheurs. Et en parallèle, bien que les ressources de RADAR soient publiées sur la plateforme GitHub, le modèle demeure strictement réservé à la recherche.
Ces systèmes devront forcément passer par des essais à plus grande échelle pour obtenir le feu vert des autorités. L’enjeu désormais : prouver que ces performances prometteuses se maintiennent avec des équipements d’imagerie variés, et sur des populations différentes.
- Alibaba dévoile les EAGLE (dépistage du cancer de l’œsophage) et RADAR (analyse globale de 146 anomalies abdominales).
- Ces IA permettent d’extraire des diagnostics précis à partir d’examens déjà réalisés, sans imposer de nouveaux actes médicaux aux patients.
- Destinés à épauler les radiologues et non à les remplacer, ces outils doivent encore obtenir le feu vert des autorités de santé.
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