Le CAD permet de réduire le nombre de biopsies mammaires dans les régions sous-dotées
Selon un article publié dans l'American Journal of Roentgenology (AJR), le diagnostic assisté par ordinateur (CAD) basé sur le deep learning pour la classification des lésions mammaires par échographie peut améliorer significativement le diagnostic des radiologues inexpérimentés pour cette procédure. Le Cad peut également permettre de réduire le nombre de biopsies mammaires sur des seins portant des lésions bénignes.
Le cancer du sein a dépassé le cancer du poumon en tant que principale cause de cancer dans le monde en 2020, représentant 11,7 % de tous les cas de cancer. La survie globale du cancer du sein augmente avec la détection et le traitement précoces.
Les lésions inférieures à 2cm évaluées sereinement que par des radiologues expérimentés en échographie mammaire
La taille de la tumeur est un prédicteur important de la biologie et de l'agressivité du cancer du sein qui a un impact direct sur la survie des patientes. Le taux de survie globale à 10 ans des patientes atteintes d'un cancer du sein mesurant moins de 2cm (c'est-à-dire les cancers de catégorie T1) est supérieur aux autres, ce qui montre l'importance d'une détection précoce. Le référentiel échographique BI-RADS fournit des caractéristiques d'imagerie fondées sur des preuves qui aident les radiologues à déterminer un niveau de suspicion pour les lésions mammaires détectées à partir de l'échographie, la seule modalité d'imagerie mammaire disponible dans les centres mal desservis en dispositifs médicaux.
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