L’hôpital Anam de l’université de Corée a annoncé le 22 que le professeur Kang Shin-hyuk, du service de neurochirurgie, avait reçu un prix scientifique lors du 66e congrès d’automne 2026 de la Société coréenne de neurochirurgie, organisé du 15 au 17.
Le professeur Kang a été récompensé pour ses travaux sur une technique permettant de diagnostiquer les tumeurs cérébrales pendant l’opération en associant l’intelligence artificielle (IA) à l’endomicroscopie confocale laser. La méthode consiste à appliquer un colorant fluorescent sur un prélèvement effectué pendant l’intervention, à en produire des images haute résolution, puis à les interpréter pour établir un diagnostic.
L’article primé s’intitule « AI Augmented Confocal Laser Endomicroscopy for Rapid Intraoperative Diagnosis of Brain Tumors » (« Diagnostic rapide des tumeurs cérébrales pendant l’opération grâce à l’endomicroscopie confocale laser augmentée par l’IA »).
Lors d’une opération d’une tumeur cérébrale, il est essentiel de retirer précisément la tumeur tout en préservant autant que possible les tissus cérébraux sains. Or, l’examen standard actuel, l’analyse de coupes congelées, prend généralement 20 à 30 minutes avant de livrer un résultat, ce qui limite les décisions prises en temps réel pendant l’intervention.
Les travaux ont pris la forme d’une étude clinique prospective multicentrique associant l’hôpital Anam de l’université de Corée, l’hôpital de l’université nationale de Séoul, le centre médical Samsung de Séoul et l’hôpital St. Michael’s de l’université de Toronto, au Canada. Le professeur Kang y a participé en tant qu’auteur correspondant.
L’équipe a évalué les performances diagnostiques de l’endomicroscopie confocale laser, puis développé et validé un modèle de diagnostic par IA fondé sur l’analyse d’images. Elle a analysé 461 échantillons de tissus prélevés sur 376 patients.
La précision diagnostique de l’endomicroscopie confocale laser a atteint 94 %, un niveau comparable à celui de l’analyse de coupes congelées (92 %). Le délai médian d’obtention du résultat était de 5 minutes et 56 secondes, soit environ 14 minutes de moins que pour l’analyse de coupes congelées (20 minutes). Le modèle d’IA a affiché une précision de 94 % pour déterminer la présence d’une tumeur et de 88 % pour en identifier le type.
« Ce prix revêt une grande importance, car il reconnaît l’intérêt de nos travaux visant à associer l’intelligence artificielle et l’endomicroscopie confocale laser pour établir un diagnostic plus rapide et plus précis pendant les opérations des tumeurs cérébrales », a déclaré le professeur Kang Shin-hyuk. « Nous poursuivrons nos recherches pour améliorer les techniques de diagnostic peropératoire, aider les équipes médicales à prendre des décisions précises et contribuer à renforcer la sécurité des patients ainsi que les résultats des traitements. »
La plateforme « cCeLL », utilisée dans l’étude, est une plateforme de biopsie numérique des tissus fondée sur l’endomicroscopie confocale laser, mise au point par VPIX Medical. L’équipe poursuit ses recherches avec l’hôpital Anam de l’université de Corée et son équipe de recherche en IA, l’hôpital de l’université nationale de Séoul, le centre médical Samsung de Séoul, l’hôpital Boramae, le Centre national du cancer, VPIX Medical, l’université Harvard et l’hôpital de l’université de Pennsylvanie, aux États-Unis, dans le cadre d’un « projet de R&D coréano-américain de production de résultats innovants par les hôpitaux axés sur la recherche ».
L’article a été publié en avril dernier dans la revue scientifique internationale « npj Digital Medicine », affiliée à Nature.
