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Le Deep Learning, un espoir pour toutes les femmes aux seins denses

LUNDI 22 OCTOBRE 2018 Soyez le premier à réagirSoyez le premier à réagir

Un algorithme d'intelligence artificielle (IA) est désormais capable d'évaluer un sein dense aussi bien qu'un radiologue expérimenté. C'est le résultat d'une nouvelle étude publiée dans la revue Radiology, fruit d'une collaboration entre des radiologues experts de l'imagerie du sein et des spécialistess de l'IA. Un espoir pour toutes les femmes, disent-ils.

RSNA

 

La densité du parenchyme mammaire peut masquer, lors d'une mammographie, un cancer, ce qui constitue un facteur de risque pour le diagnostic de la maladie. En dépit de son importance, l’évaluation de la densité mammaire est une science imparfaite et les recherches ont montré que les taux de pertinence étaient radiologues dépendants.

"Nous dépendons d'une évaluation qualitative humaine de la densité mammaire, et cette approche présente certains défauts, déclare le Dr Constance D. Lehman, du Massachusetts General Hospital (MGH) à Boston et auteure principale d'une nouvelle étude publiée sur ce thème dans la revue Radiology. Nous avons besoin d'un outil plus précis."

Quand la médecine et le génie informatique travaillent de concert

Le Dr Lehman et ses collègues ont collaboré avec le Dr Regina Barzilay, experte en intelligence artificielle, professeure d’informatique et de génie électrique à l’Institut de technologie du Massachusetts, à Cambridge. Elle a mis au point un algorithme permettant de mesurer automatiquement la densité mammaire. Les chercheurs ont utilisé des dizaines de milliers de mammographies numériques de haute qualité provenant du MGH pour créer et tester l'algorithme avant de le mettre en œuvre en pratique clinique de routine. Huit radiologues ont ensuite examiné 10 763 mammographies que le modèle avait déterminées comme étant des tissus denses ou non denses.

Les radiologues d'accord avec la machine dans 94% des cas

Les radiologues interprètes ont validé l'évaluation de l'algorithme dans 10 149 mammographies, soit 94%. Le Dr Lehman souligne que le taux de concordance de 94% entre les radiologistes et l'algorithme ne signifie pas nécessairement que la machine était dans l'erreur dans 6% des cas, mais plutôt que les radiologistes évaluent visuellement la densité mammaire de façon subjective et qualitative. "Nous avons été ravis des résultats, poursuit-elle. Désormais, au sein du MGH, l'algorithme de Deep Learning traite toutes nos mammographies de dépistage et fournit une densité, qui est acceptée ou rejetée par les radiologues."

Des résultats obtenus grâce au volume significatif de données annotés de haute qualité

"Les résultats de l'étude montrent que l'algorithme a remarquablement bien fonctionné, ajoute le Dr Barzilay. Mais ce qui est plus important, c'est qu'il est utilisé tous les jours pour mesurer la densité mammaire lors de mammographies dans un grand hôpital. Le système fonctionne sans interruption à l'Hôpital général de Winnipeg depuis janvier et a traité environ 16 000 images." Le Dr Lehman a attribué cette réussite à la disponibilité de données annotées de haute qualité évaluées par des radiologistes experts d'une part et aux efforts de collaboration de médecins expérimentés et de professionnels de l'informatique. 

Le Deep Learning particulièrement bien adapté à l'imagerie du sein

Les chercheurs pensent que l'algorithme a le potentiel de normaliser et d'automatiser l'évaluation de routine de la densité mammaire. Sur une plus large échelle, ils considèrent que l'IA est essentielle au développement d'une évaluation personnalisée du risque de cancer du sein chez chaque femme faisant l'objet d'une mammographie. Elle est particulièrement bien adaptée à l'imagerie du sein car elle peut s'appuyer sur une base de données volumineuse et mature avec des annotations avancées et structurées associant images et résultats. Ce pouvoir prédictif est un espoir pour toutes les femmes, y compris celles mal prises en compte par les modèles prédictifs actuels. Sur ce point, des recherches ont montré que les modèles prédictifs actuels sous-estimaient généralement le risque chez les femmes afro-américaines.

"Nous apprenons à la machine à prédire directement le risque de cancer avant même que le radiologue ne découvre un cancer, annonce le Dr Barzilay. Le meilleur moment pour contrôler la maladie, c'est quand elle commence."

"Grâce à l'IA, nous sommes désormais en mesure de tirer parti de vastes quantités d'informations pour offrir des soins plus personnalisés et plus ciblés à nos patients, conclut le Dr Lehman. Dans le cas du cancer du sein, nous pouvons mieux prévoir la survenue d'un cancer et ainsi améliorer ses chances de le traiter avec succès."

Bruno Benque avec RSNA


Un modèle d'IA peut prédire le cancer du sein à cinq ans
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Le dépistage annuel du cancer du sein à partir de 40 ans validé dans une étude
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Dépistage du cancer du sein : discriminants sociaux et ethniques persistants aux USA
15/01/2024 : Les populations américaines ne sont pas toutes égales quant à leur accès aux soins de Santé. Ceci se vérifie sur le champ du dépisatge du cancer du sein par mammographie. Un article publié dans la Revue RadioGraphics fait une synthèse du problème qui est lié aux déterminants sociaux et à l'environnement des patientes. Les femmes noires, plutôt jeunes, sont aussi plus à risque que leurs congénères. 

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15/12/2023 : La mortalité par cancer du sein est considérablement réduite lorsque les femmes assistent régulièrement à des mammographies de dépistage, selon une étude présentée lors du RSNA 2023. Les chercheurs ont objectivé un taux de survie à 80% contre mois de 60% pour les femmes qui ne répondent pas aux campagnes de dépistage.

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Agir pour relancer la participation à la campagne Octobre Rose
18/09/2023 : Pour accompagner les femmes dans la campagne de dépistage du cancer du sein Octobre rose, la FNMR leur met à disposition une carte interactive situant les centres de radiologie près de chez elles. La participation à cette campagne est en baisse ces dernières années.

L'IA montre ses qualités pour la lecture des mammographies de dépistage
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11/03/2024 : Dans le cadre des expérimentations autour du dépistage organisé du cancer du poumon, quatre nouvelles villes sont sur le point de participer à l’étude Cascade dédiée à cette problématique. 1 800 femmes ont déjà bénéficié de ce programme.

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12/03/2024 : L’Agence Nationale d’Appui à la Performance (ANAP) propose divers services pour accompagner les établissements de Santé dans la mise en place d’une activité de téléradiologie. Architecture informatique, modèle économique, organisation de service ou accompagnement de terrain font partie de cette offre.

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05/05/2015 : Une série d'études récentes montre que le Gadolinium s'accumule de façon résiduelle dans le cerveau. Les dangers de ces résidus sont sans doute liées à la structure moléculaire de l'agent chimique qui accompagne le Gadolinium dans le corps des patients. Et les habitudes des radiologues sont appelées à changer, selon le Pr Emmanuel Kanal.

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08/03/2024 : Le Collège des Enseignants en Radiologie de France (CERF) vient d’élire son nouveau bureau pour les trois prochaines années. Nous avons rencontré son nouveau Président, le Pr Christophe Aube, qui trace pour nous les contours des activités de cette institution qui œuvre selon deux axes de travail, l’enseignement pour les étudiants en radiologie et la recherche dédiée à cette spécialité.

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29/04/2019 : Avec le lancement de sa nouvelle technologie de suivi des mouvements Synchrony® pour le système de radiothérapie Radixact, Accuray Incorporated hisse la précision des traitements à un niveau jamais atteint. Couplé aux systèmes de planification Accuray Precision® et de gestion des données patients iDMS®, le système Radixact améliore, depuis 2017, les capacités de traitement dans plusieurs centres de référence dans le monde. Aujourd’hui avec la mise à disposition de la technologie de synchronisation des mouvements Synchrony, le système Radixact peut procéder à la synchronisation du mouvement intra-fraction, permettant ainsi le suivi, la détection et la correction en temps réel du mouvement de la tumeur pendant le traitement, dans le but d’améliorer la précision de la dose délivrée et la durée de traitement en comparaison aux systèmes de radiothérapie conventionnelle.