Intelligence artificielle et radiologues à la détection du cancer de la prostate en IRM : le défi PI-CAI

Le cancer de la prostate (PCa) est l'un des cancers les plus répandus chez l'homme dans le monde. Un million d'hommes reçoivent un diagnostic et 300 000 meurent d'un PCa cliniquement significatif (csPCa) (défini comme ISUP≥2), chaque année, dans le monde. L'imagerie par résonance magnétique multiparamétrique (mpMRI) joue un rôle de plus en plus important dans le diagnostic précoce du cancer de la prostate et a été recommandée par l'Association européenne d'urologie (EAU), avant les biopsies. Cependant, les directives actuelles pour la lecture de l'IRMp de la prostate (c.-à-d. PI-RADS v2.1) suivent une évaluation semi-quantitative qui exige une expertise substantielle pour une utilisation correcte. Cela peut conduire à un faible accord inter-lecteurs (<50%), à une interprétation sous-optimale et à un surdiagnostic.

Les algorithmes modernes d'intelligence artificielle (IA) ont ouvert la voie à de puissants systèmes de détection et de diagnostic assistés par ordinateur (CAO) qui rivalisent avec les performances humaines dans l'analyse d'images médicales. Les essais cliniques sont l'étalon-or pour évaluer de nouveaux médicaments et interventions de manière contrôlée et comparative, et l'équivalent pour le développement d'algorithmes d'IA sont des compétitions internationales ou des « grands défis », où des ensembles de données de plus en plus volumineux sont rendus publics pour résoudre des tâches cliniquement pertinentes avec l'IA. . Les grands défis peuvent remédier au manque de confiance, de preuves scientifiques et de validation adéquate entre les solutions d'IA, en fournissant les moyens de comparer les algorithmes les uns aux autres à l'aide d'ensembles de données communs et d'une configuration expérimentale unifiée.

PI-CAI (Prostate Imaging: Cancer AI) est un tout nouveau grand défi, avec plus de 10 000 examens IRM de la prostate soigneusement sélectionnés pour valider les algorithmes d'IA modernes et estimer les performances des radiologues en matière de détection et de diagnostic du csPCa. Les aspects clés de la conception de l'étude ont été établis en collaboration avec un conseil consultatif scientifique international et multidisciplinaire (16 experts en IA de la prostate, radiologie et urologie) -pour unifier et normaliser les directives actuelles et pour assurer une validation significative de la prostate- L'IA vers la traduction clinique.

L'édition 2022 du PI-CAI se concentrera sur la validation de l'IA lors de la détection et du diagnostic 3D automatisés du csPCa dans le bpMRI. PI-CAI se compose principalement de deux sous-études :

• Étude sur l'IA (Grand Challenge) : un ensemble de données multicentres et multifournisseurs annoté de 1 500 examens bpMRI (y compris leurs variables cliniques et d'acquisition) est mis à la disposition de toutes les équipes participantes et de la communauté de recherche dans son ensemble. Les équipes peuvent utiliser cet ensemble de données pour développer des modèles d'IA et soumettre leurs algorithmes entraînés (dans des conteneurs Docker) pour évaluation. À la fin de cette phase de développement ouvert, tous les algorithmes sont classés en fonction de leurs performances sur une cohorte de tests cachés de 1000 scans invisibles. Dans la phase de test fermée, les organisateurs recyclent les 5 algorithmes d'IA les mieux classés à l'aide d'un ensemble de données plus important d'analyses IRM de 7500 à 9500 bp (y compris des analyses de formation supplémentaires à partir d'un ensemble de données privé). Enfin, leurs performances sont réévaluées sur la cohorte de tests cachés (avec des analyses statistiques rigoureuses), pour déterminer les 3 meilleurs algorithmes d'IA pour la détection et le diagnostic 3D automatisés de csPCa en bpMRI (c'est-à-dire les gagnants du grand défi).
• Étude des lecteurs : plus de 50 radiologues internationaux de la prostate réalisent une étude des lecteurs à l'aide d'un sous-ensemble de 400 scans de la cohorte de tests cachés. Pour chaque cas, les radiologues complètent leurs évaluations en deux tours. Au début, en utilisant uniquement des variables cliniques et d'acquisition ainsi que des séquences bpMRI, permettant des comparaisons directes avec l'IA entraînée sur la même chose. Et puis, en utilisant des variables cliniques et d'acquisition ainsi que des séquences mpMRI complètes, permettant des comparaisons entre l'IA et la pratique clinique actuelle (PI-RADS v2.1). Dans l'ensemble, l'objectif de cette étude est d'estimer la performance du radiologue moyen à la détection et au diagnostic de csPCa en IRM.

En fin de compte, PI-CAI vise à comparer les algorithmes d'IA de pointe développés dans le grand défi, contre les radiologues de la prostate participant à l'étude des lecteurs - pour évaluer la viabilité clinique des solutions modernes d'IA de la prostate lors de la détection et du diagnostic du csPCa en IRM.