Evaluation de l’intelligence artificielle pour le diagnostic des maladies du pancréas en écho-endoscopie linéaire Phase II. . Etude « IA-EUS II »

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Le cancer du pancréas est une pathologie grave et fréquente. De par son incidence qui est en constante augmentation ces derniers années et son agressivité, le cancer du pancréas dans les 10 prochaines années la deuxième cause de mortalité par cancer.. Le stade du cancer au moment du diagnostic influence fortement la survie relative de ces patients... ce jour, le seul traitement potentiellement curatif de ce cancer est la chirurgie, mais elle n'est envisageable que si le diagnostic a été confirmé suffisamment tôt. Seuls 10 à 20% des patients sont diagnostiqués à un stade où la tumeur est résécable... . L’échoendoscopie digestive (EUS) est l’un des examens de référence dans le diagnostic des cancers du pancréas. Il a la plus grande spécificité et sensibilité pour le diagnostic de ce cancer (supérieure à 90%). Malheureusement cet examen est perfectible ; dans environ 20% des cas, le diagnostic de cancer ne peut être confirmé lors du premier bilan.. . . L’IA peut améliorer la performance diagnostique de l’écho-endoscopie, notamment chez les praticiens non experts et pourrait ainsi diminuer le nombre de chirurgies inutiles et accélérer le traitement de certains patients... . Un algorithme a été développé afin de diagnostiquer et délimiter les tumeurs du pancréas sous EUS. Le logiciel développé avec l’algorithme pourra être intégré dans la colonne d’endoscopie. Le médecin pourra déclencher l’IA s’il détecte une zone suspecte en EUS. Un résultat sous la forme d’un mapping en temps réel sera visible à l’écran (cf. image ci-dessous)... . Si l’algorithme d’IA est performant, nous espérons diminuer la morbidité et peut être la mortalité de ces patients pour qui le diagnostic de cancer du pancréas est difficile et dont le nombre va augmenter considérablement dans les prochaines années.