Nodules pulmonaires incidents : analyse de prévalence et des facteurs associés au suivi à l’aide d’un outil d’intelligence artificielle dans une large cohorte hospitalière - 12/01/23

Les nodules pulmonaires sont fréquemment découverts de manière fortuite, en dehors des programmes de dépistage du cancer pulmonaire [1LeMense G.P., Waller E.A., Campbell C., Bowen T. Development outcomes of a comprehensive multidisciplinary incidental lung nodule and lung cancer screening program BMC Pulm Med 2020 ;  20 (115) : 10.1186/s12890-020-1129-7

Cliquez ici pour aller à la section Références]. Bien que décrit par les radiologues, il semble que nombre d’entre eux ne soient pas pris en compte ensuite. Pourtant, il existe un risque qu’ils soient d’origine néoplasique, modulé par les caractéristiques de l’individu et du nodule. Plusieurs sociétés savantes ont donc publié des recommandations dans le but de proposer un suivi de ces nodules [2MacMahon H., Naidich D.P., Goo J.M., Lee K.S., Leung A.N.C., Mayo J.R., et al. Guidelines for management of incidental pulmonary nodules detected on ct images: from the Fleischner society 2017 Radiology 2017 ;  284 : 228-24310.1148/radiol.2017161659 [cross-ref]

Cliquez ici pour aller à la section Références]. Nous avons mené une étude rétrospective aux Hospices Civils de Lyon (HCL), ayant pour objectif d’évaluer la prévalence des nodules pulmonaires incidents (NPI), la proportion de suivi au décours de leur découverte, les facteurs associés au suivi, ainsi que la prévalence du diagnostic de cancer dans cette population.

Nous avons entraîné un algorithme de traitement automatique du langage naturel (Natural Language Processing, NLP) permettant d’identifier les comptes-rendus (CR) de scanner mentionnant la présence d’un nodule pulmonaire. Nous avons évalué les performances de l’algorithme sur un échantillon de patients et appliqué cette méthode sur les CR de 2020. L’identification des caractéristiques des nodules s’est faite grâce à une recherche par mots-clés sur les CR. Les données relatives aux patients, à leur suivi et aux diagnostics de cancer ont été extraites du logiciel de soin de l’hôpital et par le système de codage des diagnostics et actes médicaux (CIM-10 et CdAM). Le suivi a été analysé sur la période allant du 1^er janvier 2020 au 31 décembre 2021.

Nous avons rétrospectivement analysé 101 703 CR de scanner, correspondant à l’ensemble des patients ayant bénéficié d’un scanner aux cours de l’année 2020 aux HCL. La sensibilité et la spécificité de notre algorithme d’intelligence artificielle pour la détection des nodules étaient de 98% et 99% respectivement. 1991 (2%) NPI ont été identifiés, et seulement 41% d’entre eux ont bénéficié d’un suivi aux HCL sur la période de l’étude. L’âge compris entre 50 et 74 ans, la taille du nodule et sa mention dans la Conclusion étaient significativement associés au suivi en analyse multivariée. En revanche, la découverte du nodule dans un contexte de COVID-19 était significativement associée à une moindre probabilité de suivi. Trent six cancers pulmonaires ont été mis en évidence après la découverte d’un NPI, dont 16 (44%) au stade localisé ou localement avancé.

Notre étude est l’une des premières à avoir déterminé la prévalence des NPI dans une population européenne. Bien que son caractère monocentrique soit une limite importante, il semble que les NPI soient insuffisamment suivis. Des programmes de gestion de ces nodules pourraient permettre d’augmenter la proportion de cancers diagnostiqués au stade précoce, et donc d’en améliorer le pronostic. Notre étude met également en avant les performances du NLP pour l’analyse de larges bases de données.