Développement et évaluation d’un outil d’intelligence artificielle pour l’aide à la colposcopie

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Les infections persistantes aux papillomavirus humains (HPV) oncogènes (HPV-HR) sont notamment responsables chaque année en France de 30.000 lésions précancéreuses , 3.000 lésions cancéreuses du col de l’utérus et de 1.000 lésions du vagin et de la vulve. La prévention de ces lésions passe par la vaccination, le dépistage et le traitement des lésions précancéreuses.
La couverture vaccinale en France est encore malheureusement insuffisante (45,8% de filles et 6% des garçons ayant eu au moins une dose à 15 ans en 2022, selon les données publiées par Santé Publique France en 2022), et le dépistage des lésions précancéreuses a encore toute sa place pour permettre, s’il est bien fait, d’éviter 90% des cancers.
En France, ce dépistage des lésions précancéreuses et cancéreuses du col de l’utérus concerne 17 millions de femmes éligibles, âgées de 25 à 65 ans, vaccinées ou non. Il est réalisé́ à l’aide d’un prélèvement cervical, avec recherche, selon l’âge de la patiente, de cellules anormales (analyse cytologique) et/ou de présence d’un HPV-HR (test HPV)
La colposcopie correspond à l’examen de dépistage secondaire, et constitue la pierre angulaire de la prise en charge des patientes présentant une cytologie anormale ou un test HPV-HR persistant. Elle a pour objectif de visualiser sur le col de l’utérus, le vagin et/ou la vulve les zones suspectes afin de cibler les biopsies pour avoir une preuve histologique de la lésion précancéreuse ou cancéreuse.
De nombreux auteurs se sont intéressés à l’intérêt de l’apport de l’intelligence artificielle (IA) à l’examen colposcopique.
Objectif principal :
1. Elaboration d’un algorithme permettant d’aider à l’interprétation des images de colposcopie

Objectifs secondaires :
1. Evaluer l’efficacité de cet algorithme (par comparaison à l’interprétation des cliniciens)
La colposcopie est un examen de 2ème ligne après le prélèvement cervico-utérin, dans le dépistage des pathologies cancéreuses et précancéreuses du col de l’utérus, qui consiste en un examen du col au spéculum avant et après application de colorants (acide acétique puis lugol), ainsi qu’un examen du vagin et de la vulve. Il permet d’orienter d’éventuelles biopsies voire de poser d’emblée une indication chirurgicale. Cet examen est donc évidemment très opérateur-dépendant.
Avec les nouvelles recommandations du dépistage du cancer du col de l’utérus, le nombre de colposcopies augmente de façon importante. Or, cet examen est difficile et nécessite un haut niveau d’expertise. Plusieurs auteurs se sont déjà̀ intéressés à la création d’un algorithme qui permettrait d’orienter les biopsies à partir de photographies du col sous spéculum, du vagin et/ou de la vulve (faites dans le cadre du soin), et d’aider l’opérateur à classer l’examen. Cependant, il n’existe actuellement pas de programme qui ait fait la preuve de son efficacité́.
Etude rétrospective et prospective, multicentrique, sur données
Critères d’inclusion :
1. Patientes majeures ayant bénéficié d’une colposcopie avec biopsies dirigées si nécessaire (col, vagin, vulve) dans un des centres associés à la recherche entre le 01/01/2018et le 31 décembre 2026
2. Contexte clinique connu (pour quelle raison la patiente a bénéficié d’une colposcopie)
3. Résultats histologiques des biopsies de col (+/- de la conisation voire de l’hystérectomie) connus
4. Images disponibles (photographies du col, du vagin et/ou de la vulve sans coloration, après application d’acide acétique et après application de lugol
5. Informées de l’étude et ne s’opposant pas à l’utilisation de leurs données

Critères de non inclusion :
1. Patientes ne parlant pas français