L’intelligence artificielle permet une détection plus rapide et plus précise d'un cancer, ce qui soutient le travail des médecins et facilite la mise en place d’un traitement personnalisé du patient.
En analysant les images d’une biopsie, le système Galen d'Ibex est capable de fournir le score de Gleason, la taille de la tumeur, ainsi que d'autres caractéristiques morphologiques. Cette IA se base sur les données récoltées de plus de 10 millions d’images de lames de biopsie et sur les données de recherches cliniques provenant d'instituts du monde entier. Dans sa base se trouvent également des cas statistiquement très rares. De plus, des pathologistes ont annoté plus de 150.000 images, pour augmenter encore la qualité des données utilisées. En tant qu’intelligence artificielle, le modèle s’améliore continuellement, gagnant en efficacité et en précision.
La précision de l’algorithme d’Ibex a été validée cliniquement. Une étude externe a confirmé ses résultats avec une AUC de 0,991. L’algorithme a également bien distingué les cancers de faible grade (score de Gleason 6) des cancers de haut grade (score de Gleason 7–10) avec une AUC de 0,941. En ce qui concerne la détection des motifs de Gleason et l'invasion perineurale, les performances ont également été excellentes, avec des AUC respectives de 0,971 et 0,957.
En pratique clinique, l'algorithme a été intégré par plusieurs laboratoires diagnostiques et a ainsi déjà analysé plus de 11.000 lames de biopsies. Les alertes générées ont permis de détecter des cas cliniquement pertinents, contribuant ainsi à améliorer la précision et la rapidité du diagnostic. Le temps nécessaire pour poser un diagnostic avec l’IA est réduit de 27% par rapport à celui requis par une analyse au microscope. Le taux de discordance est lui aussi significativement plus faible avec l'IA (4,84 %) par rapport au microscope (7,13 %).
Intelligence artificielle : l’Institut Curie implémente les outils d’Ibex Medical Analytics pour le diagnostic du cancer de la prostate, Institut Curie, 22/11/2024
An artificial intelligence algorithm for prostate cancer diagnosis in whole slide images of core needle biopsies: a blinded clinical validation and deployment study, The Lancet, August 2020