Intelligence artificielle

L’IA plus précise que la densité mammaire pour évaluer un risque de cancer du sein

Une nouvelle étude présentée lors du RSNA 2025 montre qu’un modèle d’intelligence artificielle peut modifier la manière d’évaluer le risque individuel de cancer du sein. Alors que la densité mammaire demeure aujourd’hui l’un des principaux indicateurs utilisés pour identifier les femmes à risque, les chercheurs ont démontré que l’IA fournit une prédiction plus précise.

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Le 01/12/25 à 7:00 Lecture 2 min.

Alors que la densité mammaire demeure aujourd’hui l’un des principaux indicateurs utilisés pour identifier les femmes à risque, les chercheurs ont démontré que l’IA fournit une prédiction nettement plus précise. DR (photo illustration)

Les méthodes traditionnelles d'évaluation de risque du cancer du sein sont-elles vraiment pertinentes ? Selon Constance D.Lehman, professeure de radiologie à la Harvard Medical School de Boston, la réponse est plutôt négative. D'après une étude qu'elle a menée et qui est présentée au RNSA 2025, se baser sur des critères comme « l'âge, les antécédents familiaux, la génétique et la densité mammaire » serait « inadéquats ». Un système d'IA permettant de prédire le risque de cancer du sein à cinq ans a fourni une stratification des risques plus robuste et plus précise que l'évaluation de la densité mammaire. « Seuls 5 à 10 % des cas de cancer du sein sont considérés comme héréditaires, et la densité mammaire à elle seule est un indicateur de risque très peu fiable », précise-t-elle dans un communiqué de presse publié par le RSNA.

Trois niveaux de risques

Le système, appelé Clairity Breast, qui est le premier système d'IA d'évaluation des risques de cancer du sein basé uniquement sur l'imager

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Auteurs

Marjolaine Margue

Journaliste spécialisée BOM Presse

Voir la fiche de l’auteur

Spécialité médicale

Imagerie de la femme

Mots-clés

intelligence artificielle dépistage du cancer du sein dépistage cancer du sein

30 novembre 2025 au 4 décembre 2025

Congrès de la Société nord-américaine de radiologie (RSNA) 2025

Congrès
McCormick Place, 2301 S King Dr, Chicago, Illinois, 60616

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