En mammographie

Deux IA combinées améliorent la prédiction de risque de cancer du sein

Une étude rétrospective menée sur 119 650 femmes danoises dépistées et suivies au moins cinq ans indique que la combinaison d'une IA de détection des lésions et d'une IA évaluant la texture mammographique prédit mieux le risque de développer des cancers du sein, dont les cancers de l'intervalle, que chacune de ces IA séparément. L'article est paru le 29 août 2023 dans Radiology.

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Le 12/10/23 à 7:00, mise à jour le 12/10/23 à 9:16 Lecture 2 min.

Le modèle combinant les IA de détection des lésions et d'évaluation de la texture mammaire s'est avéré plus efficace que le modèle de détection des lésions seulet que le modèle d'évaluation de la texture mammaire seul dans la détection groupée des cancers de l'intervalle et des cancers à développement plus lent. © François Mallordy

De nombreuses intelligences artificielles (IA) appliquées à la mammographie calculent le risque de développer un cancer à partir de la détection de lésions suspectes. Une méthode notamment efficace pour évaluer le risque de cancers de l'intervalle, ici définis comme les cancers diagnostiqués dans les deux ans suivant un dépistage. Pour les cancers à développement plus lent (> 2 ans), d'autres IA s'avèrent plus efficaces, notamment celles qui évaluent la texture des seins. La combinaison de ces deux types de modèles permettrait-elle d'améliorer l'évaluation du risque de cancer du sein à court comme à moyen terme ?

Près de 120 000 femmes intégrées dans l'étude

C'est à cette question qu'ont tenté de répondre des chercheurs danois et néerlandais à travers une étude rétrospective, parue le 29 août dans Radiology [1]. Ils ont inclus dans leur analyse 119 650 femmes danoises (âge médian = 59 ans, Q1 = 53 ans, Q3 = 64 ans) dépistées par mammographie entre novembre 2012 et novembre 2015 et di

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Auteurs

François Mallordy

Bibliographie

  1. Lauritzen, A. D., von Euler-Chelpin, M. C., Lynge, E., et coll., « Assessing Breast Cancer Risk by Combining AI for Lesion Detection and Mammographic Texture », Radiology, 29 août 2023. DOI : 10.1148/radiol.230227.

Spécialité médicale

Oncologie Imagerie de la femme

Modalité d’imagerie

Mammographie

Mots-clés

intelligence artificielle dépistage du cancer du sein

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