Alanna Ebigbo de la clinique universitaire d'Augsbourg (Allemagne) et ses collègues ont développé un système d'intelligence artificielle (IA) fondé sur des réseaux neuraux.
Ils ont entraîné cette IA en utilisant 129 images endoscopiques puis l'ont testée sur 62 images de 14 patients présentant soit un oesophage de Barrett non cancéreux (pour 26 images) soit un adénocarcinome oesophagien précoce (pour 36 images).
Les prédictions de la machine ont ensuite été comparées à un examen pathologique de spécimens de résection pour les adénocarcinomes oesophagiens et des biopsies pour les oesophages de Barrett.
L'étude montre une sensibilité de 83,7%, une spécificité de 100% et une fiabilité de 89,9%.
Les auteurs comparent ces résultats à ceux d'experts internationaux du groupe Bing (Barrett's international narrow-band imaging group) ayant obtenu une sensibilité de 80% et une spécificité de 89% dans le diagnostic des néoplasies de haut grade et les cancers muqueux.
Ils soulignent que "les endoscopistes possédant moins d'expérience dans l'évaluation des oesophages de Barrett obtiendraient probablement de moins bonne
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