Journal of Thoracic Oncology

Peut-on confier à un technicien, aidé d’un logiciel de détection des nodules, un premier tri des scanners de dépistage ?

Mode d'évaluation :
1 point : les articles apportant des connaissances réellement nouvelles par rapport à la littérature;

2 points : les études contribuant, notamment pour les essais thérapeutiques, à l'apport d'un niveau de preuve A (méta-analyse ou essais randomisés de phase III portant sur un grand nombre de malades) ou B (essais randomisés à effectifs réduits (B1) ou études prospectives ou rétrospectives (B2);

3 points : les études susceptibles de modifier les pratiques.
mai 2016

Imagerie : Radiologie, Dépistage

Le scanner thoracique « low dose » est maintenant implanté et remboursé aux Etats Unis et on estime que plus de 8 millions d’américains sont potentiellement éligibles à ce dépistage.

La lecture qui prend du temps et qui coute cher doit-elle obligatoirement être réservée à un médecin radiologue ou peut-on imaginer que seulement certains examens  soient lus par un radiologues, après un tri effectué  d’abord  par un ordinateur puis par un technicien entrainé, un peu comme sont triés depuis longtemps certains examens cytologiques ? 

Méthodes

C’est la question à laquelle se proposent de répondre les auteurs cette étude réalisée à partir de 828 scanners initiaux de l’étude canadienne, la PanCan Study ; parmi les 828 scanners qui ont été retenus pour l’étude, 136 avaient objectivé un cancer qui a été prouvé, 556 des nodules bénins (tout nodule à partir de 1 mm était signalé) et 136 aucun nodule. Des radiologues expérimentés avaient antérieurement interprétés les scanners.

Ces scanners étaient d’abord examinés par un logiciel (CIRRUS CV Lung Screening Software) bien adapté à la lecture des nodules solides et sub-solides. Ensuite un technicien non antérieurement habitué à la lecture des scanners thoraciques, mais ayant été spécifiquement formé à la détection des nodules, revoyait tous les scanners, prenait connaissance des résultats de l’analyse fournie par l’ordinateur et classait les scanners en normaux ou anormaux. 

L’objectif principal de cette étude était de déterminer la sensibilité et la spécificité de la lecture des scanners telle qu’elle a été décrite,  en prenant comme référence la lecture des radiologues.

Résultats

Ils sont résumés sur le tableau ci dessous :

Diagnostic initial

N

Technicien aidés de la lecture par le logiciel

N

Normal

136

Normal

85

Nodule (s)

556

Anormal

541

Cancer

136

Anormal

136

Ainsi la sensibilité et la spécificité de la lecture du technicien aidés de la lecture par le logiciel dans l’identification d’un scanner anormal était de 97,8% et 98%. Par ailleurs, le technicien et la machine ont identifiés 104/112 des nodules malins (92,9%) alors que les radiologues n’en ont identifiés que 95/112 (84,8%). La plupart des lésions non identifiées sont de petite taille mais 5 dépassent 10 mm (deux nodules solides de 18 et 25 mm pour le technicien et un nodule solide de  20 mm,  un nodule semi solide  de 10 mm eut une lésion en verre dépoli de 10 mm pour les radiologues).

A noter enfin que le temps moyen de rédaction d’un compte rendu structuré n’était que de 208 secondes.

Cette étude est particulièrement intéressante en démontrant 1) qu’il est possible de former rapidement à la détection des nodules un technicien initialement non formé en radiologie pulmonaire, 2) que les performances d’un tel technicien aidé par un logiciel de détection des nodules sont excellentes pour trier les scanners anormaux, 3) Et qu’un tel fonctionnement  qui limiterait l’intervention des radiologues aux seuls scanners jugés anormaux est probablement coût-efficace. Une seule réserve, nous semble-t-il, doit être faite : tout dans ce travail repose sur un seul technicien, ce qui ne veut pas forcément dire que les conclusions sont applicables à tous les techniciens.

 

 

 

Reference

Computer Vision Tool and Technician as First Reader of Lung Cancer Screening CT Scans.

Ritchie AJ, Sanghera C, Jacobs C, Zhang W, Mayo J, Schmidt H, Gingras M, Pasian S, Stewart L, Tsai S, Manos D, Seely JM, Burrowes P, Bhatia R, Atkar-Khattra S, van Ginneken B, Tammemagi M, Tsao MS, Lam S; Pan-Canadian Early Detection of Lung Cancer Study Group.

J Thorac Oncol 2016; 11 : 709-17

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Thématiques : Épidémiologie, Prévention
Revue : British Journal of Cancer