Diagnostic assisté par intelligence artificielle du cancer gastrique précoce : pratiques actuelles et perspectives futures

Le cancer gastrique (CG) occupe les premières places dans le monde parmi les tumeurs en termes d'incidence et de mortalité, causant de graves dommages à la santé humaine, et en même temps, son traitement consomme considérablement les ressources sanitaires de tous les pays du monde. Le diagnostic du CG est généralement basé sur l'examen histopathologique, et il est très important de pouvoir détecter et identifier les lésions cancéreuses à un stade précoce, mais le manque d'expérience diagnostique de certains endoscopistes et la fatigue au travail conduisent à un certain taux de sous-diagnostic. Le développement rapide et remarquable de l'intelligence artificielle (IA) a contribué à renforcer la capacité à extraire des informations anormales à partir d'images endoscopiques dans une certaine mesure, et de plus en plus de chercheurs appliquent la technologie IA au diagnostic du CG. Cette démarche a non seulement amélioré le taux de détection du cancer gastrique précoce (CGP), mais aussi augmenté de manière significative le taux de survie des patients après traitement. Cet article passe en revue les résultats de divers diagnostics assistés par IA du CGP ces dernières années, incluant l'identification du CGP, la détermination du type de différenciation et de la profondeur d'invasion, ainsi que l'identification des bordures. Bien que l'IA présente une meilleure perspective d'application pour le diagnostic précoce du CGP, il reste des défis majeurs, et les perspectives ainsi que les limites de l'application de l'IA doivent être davantage discutées.