JFR 2023

De nouvelles études éclairent l’intérêt de l’IA dans le dépistage du cancer du sein

Aux Journées francophones de radiologie de 2023, la radiologue Isabelle Thomassin-Naggara a décrypté les grandes études rétrospectives et prospectives récentes sur les apports de l'IA dans le dépistage du cancer du sein, et souligné la nécessité pour les professionnels d’évaluer les logiciels qui arrivent en clinique.

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Le 04/12/23 à 7:00 Lecture 8 min.

« Ces cinq dernières années, il y a eu une explosion de la littérature concernant l'utilisation de logiciels d'IA en mammographie et en tomosynthèse », indique Isabelle Thomassin-Naggara. © François Mallordy

L'intelligence artificielle (IA) est en plein essor en mammographie, a affirmé Isabelle Thomassin-Naggara, présidente de la Société d’imagerie de la femme (SIFEM) lors d'une session des Journées francophones de radiologie (JFR 2023) consacrée à la tomosynthèse dans le dépistage, le 15 octobre au Palais des congrès de Paris. « Il y a eu une explosion de la littérature ces cinq dernières années, mais finalement assez peu de données prospectives », a-t-elle remarqué en débutant son intervention.

Des premières études de simulation

Si les premières études historiques évaluant l'intérêt de l'IA dans la mammographie étaient « des études de simulation sur de larges séries de dépistage où l'on comparait la lecture prospective du radiologue avec ce que permettait de prédire l’IA », selon l'intervenante, les études rétrospectives plus récentes ont comparé « la relecture par un radiologue expert dans le cadre de l’étude » à une interprétation rétrospective des examens mammographiques par l'IA.

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Auteurs

François Mallordy

Bibliographie

  1. Lång K., Dustler M., Dahlblom V. et coll., « Identifying normal mammograms in a large screening population using artificial intelligence », European Radiology, septembre 2020, vol. 31, p. 1687-1692. DOI : 10.1007/s00330-020-07165-1.
  2. Larsen M., Aglen C. F., Lee C. I. et coll., « Artificial intelligence evaluation of 122969 mammography examinations from a population-based screening program », Radiology, mars 2022, vol. 303, n° 3. DOI : 10.1148/radiol.212381.
  3. Lauritzen A. D., Rodriguez-Ruiz A., von Euler-Chelpin M. C. et coll., « An artificial intelligence-based mammography screening protocol for breast cancer: outcome and radiologist workload », Radiology, avril 2022, vol. 304, n° 1. DOI : 10.1148/radiol.210948.
  4. Leibig C., Brehmer M., Bunk S. et coll., « Combining the strengths of radiologists and AI for breast cancer screening: a retrospective analysis », The Lancet Digital Health, juin 2022, vol. 4, n° 7. DOI : 10.1016/S2589-7500(22)00070-X.
  5. Larsen M., Aglen C. F., Hoff S. R. et coll., « Possible strategies for use of artificial intelligence in screen-reading of mammograms, based on retrospective data from 122,969 screening examinations », European Radiology, vol. 32, p. 8238-8246. DOI : 10.1007/s00330-022-08909-x.
  6. Dahlblom V., Dustler M., Tingberg A. et coll., « Breast cancer screening with digital breast tomosynthesis: comparison of different reading strategies implementing artificial intelligence », European Radiology, décembre 2022, vol. 33, p. 3754-3765. DOI : 10.1007/s00330-022-09316-y.
  7. Lång K., Josefsson V., Larsson AM.-M. et coll., « Artificial intelligence-supported screen reading versus standard double reading in the Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI): a clinical safety analysis of a randomised, controlled, non-inferiority, single-blinded, screening accuracy study », The Lancet Oncology, août 2023, vol. 24, n° 8, p. 936-944. DOI : 10.1016/S1470-2045(23)00298-X.
  8. Dembrower K., Crippa A., Colon E. et coll., « Artificial intelligence for breast cancer detection in screening mammography in Sweden: a prospective, population-based, paired-reader, non-inferiority study », The Lancet Digital Health, octobre 2023, vol. 5, n° 10, e703-e711. DOI : 10.1016/S2589-7500(23)00153-X.
  9. Van Nijnatten, Payne N. R., Hickman S. E. et coll., « Overview of trials on artificial intelligence algorithms in breast cancer screening – A roadmap for international evaluation and implementation », European Journal of Radiology, septembre 2023. DOI : 10.1016/j.ejrad.2023.111087.
  10. Vasey B., Nagendran M., Campbell B. et coll., « Reporting guideline for the early-stage clinical evaluation of decision support systems driven by artificial intelligence: DECIDE-AI », Nature Medicine, vol. 28, p. 924-933. DOI : 10.1038/s41591-022-01772-9

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