IA : un transformeur de vision détecte 70 % des lésions festonnées sessiles

Le Dr Christopher Owens, directeur médical adjoint chez Quest Diagnostics à Marlborough, dans le Massachusetts, a consacré sa carrière à détecter plus tôt les polypes colorectaux précancéreux. Les cas difficiles sont les adénomes festonnés sessiles, ou SSA. Au microscope, ils ressemblent presque à s'y méprendre à un polype hyperplasique, qui est parfaitement bénin. Une nouvelle étude de l'université Northeastern suggère qu'un modèle d'IA pourrait aider à les distinguer : en laboratoire, le meilleur transformeur de vision a détecté 70 % des lésions précancéreuses.

Les transformeurs de vision sont l'architecture à la base des chatbots d'IA. Ils analysent la façon dont différentes parties d'une image sont liées entre elles, alors que les réseaux de neurones convolutifs (CNN), plus anciens, examinent une image segment par segment. Saeed Amal, professeur de bio-ingénierie à Northeastern, compare le CNN à un astronome qui étudie une étoile à la fois à travers un télescope, et le transformeur à un œil qui embrasse tout le ciel nocturne. L'équipe a comparé trois modèles de chaque type sur plus de 3 000 images de polypes issues d'un jeu de données public fourni par le Dartmouth-Hitchcock Medical Center, qui comprenait 1 545 polypes hyperplasiques et 630 SSA. La sensibilité du meilleur transformeur était de 70 %, contre 40 % pour le CNN, et sa précision globale était de 86 %, contre 80 %.

Les limites sont claires, et les auteurs les énoncent. Les modèles n'ont été analysés que sur un seul jeu de données, et des tests supplémentaires sur plusieurs jeux de données sont nécessaires. L'American Gastroenterological Association, dans une recommandation clinique de mars 2025, a indiqué que l'effet à long terme de la coloscopie assistée par IA sur les cas de cancer est « encore inconnu à ce jour », et n'approuve pas son utilisation généralisée. L'association a également averti que ces systèmes ont tendance à signaler des polypes à faible risque, ce qui pourrait se traduire par des coloscopies plus fréquentes et coûteuses pour un bénéfice faible. Son expert Shahnaz Sultan résume l'enjeu sans détour : « Aujourd'hui, l'IA détecte des lésions faciles à détecter. Ceci est la version 1.0. »

Pour les patients et les anatomopathologistes, le gain serait concret si les résultats se confirment. Un pathologiste pourrait obtenir un second regard sur une lésion que l'œil seul risquerait de manquer, et un SSA repéré plus tôt signifie une lésion précancéreuse retirée avant de pouvoir devenir cancéreuse. L'équipe a commencé à travailler directement avec des cliniciens : des anatomopathologistes pour vérifier les résultats dans les tissus, et des gastro-entérologues pour évaluer comment ils orientent les soins. Elle prévoit aussi des études prospectives qui testeraient les algorithmes en temps réel, au sein des circuits cliniques. Aucune date pour ces essais, ni pour une utilisation clinique, n'apparaît dans les sources consultées.

Leon Toussaint, responsable scientifique à la National Foundation for Cancer Research, a salué ce travail pour avoir montré « où l'IA réussit et où elle échoue sur des données réelles déséquilibrées ». C'est le test que les prochaines études devront passer avant que l'écart observé en laboratoire ne puisse atteindre le côlon d'un patient.