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Bourse de recherche en santé de la Fondation pour la recherche en santé (FRS) dans le domaine de l’intelligence artificielle : viabilité des systèmes de santé
Remise au Dr Scott Adams, M.D., Ph. D, FRCPC, département d’imagerie médicale de l’Université de la Saskatchewan et autorité sanitaire de la Saskatchewan
Aperçu de la recherche
Le cancer du poumon est la principale cause de décès liés au cancer dans le monde. Le dépistage du cancer du poumon par tomodensitométrie (TDM) permet un dépistage précoce. Il a été montré qu’il réduit de 20 à 24 % le nombre de décès liés à ce type de cancer. Le cancer du poumon apparaît sur les images de TDM comme un nodule pulmonaire. Avec les méthodes actuelles de pratique clinique, il n’est pas possible de déterminer avec certitude si un nodule pulmonaire est malin ou bénin.
L’intelligence artificielle (IA) a le potentiel d’analyser des images et d’en extraire des informations au-delà de la perception humaine. Cette étude a examiné l’utilisation de l’IA pour extraire des renseignements supplémentaires des images de TDM afin d’améliorer la classification des nodules pulmonaires comme bénins ou malins.
Sur la base de la capacité démontrée de l’algorithme d’IA à faire des prédictions précises concernant le cancer du poumon, une stratégie hybride a été développée pour incorporer l’IA dans les soins aux patients. L’étude a montré que la stratégie hybride permet de diagnostiquer le cancer du poumon plus tôt. En outre, la stratégie a entraîné une réduction du nombre d’examens de suivi inutiles pour la prise en charge des nodules pulmonaires et montré que des économies substantielles pourraient être réalisées en utilisant l’IA dans le dépistage du cancer du poumon.
La recherche financée par la bourse a contribué à la constitution d’une base de données probantes qui aidera à orienter le développement et l’implémentation de l’IA pour permettre un diagnostic plus précoce du cancer du poumon, améliorer les résultats des patients et réduire les coûts des soins de santé. Cette bourse aide à renforcer la capacité du milieu de la recherche en santé et du système de santé du Canada à faire progresser l’IA pour améliorer les soins de santé au pays et dans le monde entier.
Dr. Scott Adams
Applications concrètes
Les approches actuelles de la prise en charge des nodules pulmonaires entraînent un retard dans le diagnostic du cancer du poumon et des examens de suivi coûteux et inutiles comme la TDM, la tépographie et la biopsie. À mesure que des programmes de dépistage du cancer du poumon sont développés et étendus au Canada et dans le monde entier, ce qui pourrait permettre de détecter des milliers de cancers du poumon supplémentaires à des stades plus précoces, garantir un diagnostic précis et rapide du cancer du poumon devient encore plus crucial. Comme le suggèrent nos résultats, l’intégration de l’IA dans les programmes de dépistage du cancer du poumon permettrait aux médecins de diagnostiquer ce cancer plus tôt, tout en réduisant le nombre de tests diagnostiques effectués pour chaque patient et en réalisant des économies substantielles sur les coûts des soins de santé. L’amélioration du rapport coût-efficacité du dépistage du cancer du poumon grâce à l’IA pourrait permettre d’étendre les programmes de dépistage à une population plus large, ce qui réduirait encore le nombre de décès liés au cancer du poumon.