Article réservé aux abonnésUtiliser l’IA dans le dépistage du cancer de la prostate par IRM chez les hommes asymptomatiques serait inefficace, voire préjudiciable à l’établissement d’un diagnostic fiable. Une revue exploratoire de la littérature [1], bien que d’ampleur limitée en raison du peu de données probantes éligibles, suggère que les outils d’intelligence artificielle actuels manqueraient d’entraînement et d’informations pertinentes pour détecter ce cancer chez des individus a priori en bonne santé.
Le cancer de la prostate étant le plus répandu chez les hommes [2], l’acquisition et la lecture rapide des images IRM prostatiques sont des enjeux primordiaux. L’IA, considérée comme une solution potentielle en imagerie, et tout particulièrement en imagerie de la prostate, pour réduire la nécessité croissante de main-d’œuvre liée à une intensification du dépistage du cancer de la prostate, apparaît alors tout indiquée pour réduire le temps d’examen et assister le radiologue dans l’analyse des résultats. Une équ
Aide au diagnostic
L’intérêt de l’IA dans le dépistage du cancer de la prostate reste à démontrer
Une revue exploratoire européenne souligne le manque de données probantes et les limites actuelles des outils disponibles, avec un risque de surdétection et de biopsies inutiles.
Les deux études auraient montré une perte importante de spécificité et une surdétection des cas de PI-RADS ≥ 3 et PI-RADS ≥ 4, autrement dit, des cas de lésions suspectes et potentiellement cancéreuses, ce qui du point de vue des auteurs entraînerait la planification de biopsies inutiles (photo d'illustration). © Carla Ferrand
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Auteurs
Bibliographie
- Singh, Deependra, et al. « Use of Artificial Intelligence in Prostate MRI: A Rapid Scoping Review Highlighting Limited Evidence in Screening Context ». European Journal of Radiology, vol. 202, septembre 2026, p. 112930. DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2026.112930.
- Elmadani, Mohammed, et al. « Cancer Burden in Europe: A Systematic Analysis of the GLOBOCAN Database (2022) ». BMC Cancer, vol. 25, no 1, mars 2025, p. 447. DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.1186/s12885-025-13862-1.
- Winkel, David J., et al. « Autonomous Detection and Classification of PI-RADS Lesions in an MRI Screening Population Incorporating Multicenter-Labeled Deep Learning and Biparametric Imaging: Proof of Concept ». Diagnostics, vol. 10, no 11, novembre 2020, p. 951. DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.3390/diagnostics10110951.
- Thimansson, Erik, et al. « A pilot study of AI-assisted reading of prostate MRI in Organized Prostate Cancer Testing ». Acta Oncologica, vol. 63, octobre 2024, p. 816‑21. DOI.org (Crossref), https://doi.org/10.2340/1651-226X.2024.40475.
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