L’étude a donné de l’espoir (Image : yacobchuk via Getty Images)
Des chercheurs américains ont affirmé que l’IA avait surpassé les radiologues dans la détection du cancer du pancréas à un stade précoce lors d’essais, des spécialistes déclarant « voici à quoi cela ressemble lorsque l’adoption de l’IA est effectuée correctement ». Un article publié dans Gut, qui fait partie du British Medical Journal (BMJ), affirme qu’un système d’IA est désormais capable d’identifier le cancer du pancréas des années avant qu’un humain ne puisse le détecter sur un scanner.
Les chercheurs de la Mayo Clinic ont dévoilé un modèle d’IA validé connu sous le nom de modèle de détection précoce basé sur la radiomique (REDMOD), qui a détecté le cancer du pancréas sur des tomodensitogrammes de routine avec une sensibilité de 73 %, à une médiane de 475 jours avant le diagnostic clinique. Les radiologues examinant les mêmes examens ont identifié le cancer avec une sensibilité de seulement 39 %.
Pour les analyses effectuées plus de deux ans avant le diagnostic, l’IA s’est révélée près de trois fois plus précise. L’étude a analysé près de 1 500 analyses dans plusieurs hôpitaux.
Le cancer du pancréas coûte la vie à environ 92 % des personnes diagnostiquées au Royaume-Uni dans les cinq ans, mais aucun programme de dépistage de la maladie n’existe dans la population. Le cadre dédié aux dispositifs médicaux d’IA de l’Agence de réglementation des médicaments et des produits de santé (MHRA) est toujours en développement, avec une publication confirmée pour 2026, mais n’a pas encore été livré.
Les propres auteurs de l’étude admettent que REDMOD n’a pas encore été testé de manière prospective ou auprès de populations ethniquement diverses, ce qui entraînera inévitablement des retards. Cette approche nécessite également des investigations plus approfondies chez les patients à haut risque, notamment ceux présentant une perte de poids inexpliquée et un diabète nouvellement diagnostiqué, avant de pouvoir être largement adoptée dans les environnements cliniques.
Colette Mason, auteure et consultante en IA chez Clever Clogs AI, basée à Londres, s’est félicitée de la nouvelle : « Voici à quoi cela ressemble lorsque l’adoption de l’IA est effectuée correctement. Il ne s’agit pas d’un communiqué de presse ‘AI Booster’ sur les gains de productivité ou d’une démo qui s’effondre en production.
Plus de travail est nécessaire (Image : non défini)
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« Il s’agit d’une étude clinique évaluée par des pairs, validée dans plusieurs hôpitaux, testée face à face avec les professionnels qu’elle est censée soutenir, les auteurs eux-mêmes étant clairs et publiant ce qu’elle ne peut pas encore faire, plutôt que de faire du battage médiatique.
« REDMOD a besoin d’essais prospectifs dans diverses populations avant d’atteindre les patients. Cela prend du temps, et pour une maladie avec 8 % de survie à cinq ans, le temps est la seule chose que les gens n’ont pas.
« Mais l’alternative, à savoir introduire un outil non validé dans les voies de dépistage parce que les gros titres sont passionnants, est de savoir comment obtenir des systèmes d’IA qui érodent la confiance clinique dont ils dépendent. Chaque organisation déployant l’IA devrait examiner cette étude et se demander pourquoi son propre processus d’adoption comporte moins de garanties qu’un outil de dépistage du cancer qui n’a même pas encore atteint les patients. »
Katrina Young, stratège en transformation numérique chez KYC Digital, a averti que les essais en étaient encore à un stade précoce et nécessitaient un développement plus approfondi.
Elle a ajouté : « Le cancer du pancréas tue plus de 90 % des patients en cinq ans, en grande partie à cause d’une détection tardive. REDMOD change cela sur le papier. Un modèle identifiant le cancer environ 475 jours plus tôt, avec une sensibilité de 73 % contre 39 % pour les radiologues, ne constitue pas un progrès marginal.
« Mais une détection plus précoce n’équivaut pas à un traitement plus précoce. REDMOD n’a pas encore été validé ou testé de manière prospective auprès de diverses populations.
« La question n’est plus de savoir si l’IA peut détecter plus tôt. Il s’agit de savoir si le système peut absorber les conséquences. L’intégration de l’IA dans ces voies avant la validation complète crée un déficit de responsabilité. Le cadre MHRA est encore en développement. La avancée est technique, mais la contrainte est structurelle. »
