Une étude suédoise publiée dans la Revue Radiology teste AISmartDensity pour l’identification des patientes éligibles à une imagerie supplémentaire après une mammographie de dépistage négative. Ce travail montre une plus grande eficacité de ce modèle par rapport aux outils classiques de mesure de densité des seins.
Une nouvelle étude publiée ce 9 avril 2024 dans la revue Radiology traite de l'utilisation d'un score d’IA pour sélectionner des patientes pour les inviter à faire l’objet d’une imagerie supplémentaire du cancer du sein.
Une étude suédoise teste AISmartDensity pour l’identification des patientes éligibles à une imagerie supplémentaire après dépistage mammaire négatif
Les mesures de densité mammographique sont utilisées pour identifier les patientes qui devraient subir une imagerie supplémentaire pour la détection du cancer du sein, mais l'analyse d'images par intelligence artificielle (IA) peut être plus efficace. L’objectif de cette étude est d’évaluer si AISmartDensity, un score basé sur l'IA intégrant les signes radiologiques, le masquage et le risque de cancer, dépasse les mesures de densité mammographique pour identifier les patientes à qui sera proposée une imagerie mammaire supplémentaire après une mammographie de dépistage négative.
En vous abonnant à Thema Radiologie, vous débloquez l’accès à l’ensemble de nos contenus premium : dossiers thématiques, tribunes d’experts, analyses technologiques, interviews et décryptages réglementaires.
Profitez de 15 jours d'essai gratuit pour découvrir tous nos contenus premium !
Déjà abonné ? Connectez-vous pour débloquer cet article.
Le niveau de risque de cancer du sein identifié par l’IA sur les examens de dépistage manque de précision. Le niveau de risque intermédiaire entraine souvent des faux positifs, ce qui a conduit des chercheurs à réaliser une étude à grande échelle, publiée dans l’American Journal of Radiology (AJR),...
10/09/2025 -
Une stratégie de lecture hybride pour la mammographie de dépistage, développée par des chercheurs néerlandais et déployée rétrospectivement sur plus de 40 000 examens, a permis de réduire la charge de travail des radiologues de 38 % sans modifier les taux de rappel ni de détection du cancer. L'étude...
03/09/2025 -
Les algorithmes soumis à un challenge d'IA organisé par la Radiological Society of North America (RSNA) ont montré d'excellentes performances pour la détection des cancers du sein sur les images mammographiques. Ces outils augmentent la sensibilité du dépistage tout en maintenant de faibles taux de...
22/08/2025 -
Prédire la réponse pathologique complète à la chimiothérapie néoadjuvante pour un cancer du sein triple négatif, tel est le but d’une étude publiée dans l’American Journal of Roentgenology et réalisée par une équipe de chercheurs chinois. Ils ont conçu un modèle intégrant l’IRM initiale pour identif...
19/08/2025 -
Un modèle d’IA entraîné à partir des données issues de 10 000 IRM mammaires avec injection de produit de contraste pourrait décrire avec précision la localisation des tumeurs et pourrait surpasser les modèles de référence à des fins de triage. C’est ce que présente une étude publiée dans la Revue Ra...
08/08/2025 -
Un algorithme d'IA pour aider au dépistage du cancer du sein pourrait améliorer les performances de la tomosynthèse. C’est ce que montre une étude publiée dans la Revue Radiology dans laquelle l’Ia est capable d’identifier plus d’un tiers des cancers d'intervalle.
01/08/2025 -
Malgré l’essor de la tomosynthèse, des cas de faux négatifs ou de non-détection de cancers subsistent lors du dépistage du cancer du sein utilisant cette technologie. Une étude publiée dans la Revue European Radiology tente de classer les cancers non détectés en vrais ou faux négatifs en évaluant l’...
02/07/2025 -
Ne manquez aucune actualité en imagerie médicale et radiologie !
Inscrivez-vous à notre lettre d’information hebdomadaire pour recevoir les dernières actualités, agendas de congrès, et restez informé des avancées et innovations dans le domaine.