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IA et dépistage du cancer du sein : sensibilité accrue et temps de diagnostic raccourci

VENDREDI 06 NOVEMBRE 2020 Soyez le premier à réagirSoyez le premier à réagir

L'intelligence artificielle (IA) peut améliorer les performances des radiologues dans la lecture des mammographies de dépistage du cancer du sein, selon une étude publiée dans Radiology: Artificial Intelligence. Un logiciel de ce type a obtenu la validation de la FDA américaine en mars 2020.

RSNA

Dans le cadre du dépistage du cancer du sein par mammographie, de nombreuses lésions malignes passent inaperçues et les résultats suspects s'avèrent souvent bénins. Une étude antérieure parue dans la Revue Radiology a révélé qu'en moyenne, seulement 10% des femmes étaient rappelées pour un bilan diagnostique supplémentaire basé sur des résultats suspects objectivant finalement un cancer.

Un système d’IA testé sur un échantillon de plus de 200 examens

Les algorithmes d'IA représentent une solution prometteuse pour améliorer la précision de la mammographie numérique. Les développeurs « entrainent » l'IA sur des images existantes, lui apprennent à reconnaître les anomalies associées au cancer et à les distinguer des résultats bénins. Les programmes peuvent ensuite être testés sur différents ensembles d'images. L'IA offre non seulement la possibilité d'une meilleure détection du cancer, mais également une efficacité améliorée pour les radiologues.

Dans une nouvelle étude parue dans Radiology : Artificial Intelligence, les chercheurs ont utilisé MammoScreen, un outil d'IA qui peut être appliqué avec la mammographie pour aider à la détection du cancer. Ce système est conçu pour identifier les régions suspectes de cancer du sein sur des mammographies numériques 2D et évaluer leur probabilité de malignité. Il prend en entrée l'ensemble complet de quatre vues composant une mammographie et délivre un ensemble de positions d'image avec un score de suspicion associé. Quatorze radiologues ont évalué un ensemble de données de 240 images de mammographie numérique 2D acquises entre 2013 et 2016 qui comprenaient différents types d'anomalies. La moitié du jeu de données a été lue sans IA et l'autre moitié à l'aide de l'IA lors d'une première session et sans lors d'une seconde session.

Sensibilité accrue et temps de diagnostic raccourci

La sensibilité moyenne au cancer a légèrement augmenté lors de l'utilisation de la prise en charge de l'IA. L'IA a également contribué à réduire le taux de faux négatifs, ou des résultats qui semblent normaux même si un cancer est présent. « Les résultats montrent que MammoScreen peut aider à améliorer les performances des radiologues dans la détection du cancer du sein », a déclaré le Dr Serena Pacilè, responsable de la recherche clinique chez Therapixel, où le logiciel a été développé. L'amélioration des performances diagnostiques des radiologues dans la détection du cancer du sein a été obtenue sans prolonger leur flux de travail. Dans les cas avec une faible probabilité de malignité, le temps de lecture a diminué lors de la deuxième session de lecture. Ce temps de lecture réduit pourrait augmenter l'efficacité globale des radiologues, leur permettant de concentrer leur attention sur les examens les plus suspects, ont déclaré les chercheurs.

En mars 2020, la Food and Drug Administration des États-Unis a autorisé MammoScreen à être utilisé dans la clinique, où il pourrait aider à réduire la charge de travail des radiologues, selon le Dr Pacilè. Les chercheurs prévoient d'explorer le comportement de l'outil d'IA sur une large population basée sur le dépistage et sa capacité à détecter le cancer du sein plus tôt.

Bruno Benque avec RSNA


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