Dépistage du cancer du sein

La lecture des mammographies soutenue par l’IA améliore de 20 % la détection des cancers du sein

Une étude contrôlée randomisée prospective publiée dans The Lancet Oncology révèle que le dépistage par mammographie soutenu par l’intelligence artificielle est une alternative sûre à la double lecture standard des radiologues et peut ainsi réduire la charge de travail des médecins. Ces résultats sont prometteurs, mais d'autres études sont nécessaires afin d'évaluer les taux de cancers de l'intervalle.

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Le 14/09/23 à 9:00 Lecture 2 min.

Le dépistage par mammographie soutenu par l’intelligence artificielle serait une alternative sûre à la double lecture standard des radiologues. D. R.

Bien que plusieurs études rétrospectives suggèrent que l’intelligence artificielle (IA) utilisée dans le dépistage du cancer du sein par mammographie peut réduire la charge de travail médical sans perte de qualité diagnostique, aucun essai randomisé n’avait jusqu’à présent été mené sur ce sujet. C'est désormais chose faite grâce à une étude publiée en août 2023 dans The Lancet Oncology [1].

Évaluer la sécurité clinique dans le dépistage

Dirigé par des chercheurs de l’université de Lund (Suède), l’essai MASAI (Mammography Screening with Artificial Intelligence) est le premier essai contrôlé randomisé évaluant l’effet du dépistage assisté par l’IA. Plus précisément, l'essai MASAI a visé à évaluer l'innocuité clinique d’un protocole soutenu par l’IA pour lire les mammographies de dépistage, par rapport à la lecture standard des images par des radiologues.

L’IA pour identifier un risque élevé

80 033 femmes ont été incluses dans l'étude MASAI entre le 12 avril 2021 et le 28 juillet 202

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Auteurs

Solenn Duplessy

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Bibliographie

  1. Lång K., Josefsson V., Larsson A.-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. DOI : 10.1016/S1470-2045(23)00298-X.

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Le fil Docteur Imago

07 Août

16:00

Pour la détection du cancer du sein, les performances diagnostiques des protocoles d'IRM abrégée par rapport à l'IRM standard varient selon le protocole et le contexte clinique. La technique FAST conserve une sensibilité élevée, tandis que la combinaison FAST + ultrafast + T2W offre une spécificité supérieure dans un contexte diagnostique (étude).

14:30

72 % des patientes préfèreraient l'angiomammographie à l'IRM mammaire lorsque les performances diagnostiques sont comparables. Cette préférence est liée à une sensation de claustrophobie moindre, à une durée d'examen plus courte et à un niveau d'anxiété plus faible (étude).

7:10

La Société nord-américaine de radiologie (RSNA) annonce le lancement de son challenge IA pour l'imagerie du genou. Les modèles développés seront évalués sur leur capacité à détecter et à classer avec précision les anomalies du genou visibles à l'IRM. Les gagnants seront annoncés au prochain congrès de la RSNA qui se tiendra du 29 novembre au 3 décembre.
06 Août

16:00

L'arrêté du 4 août 2026 fixant le nombre d'étudiants de troisième cycle des études de médecine susceptibles d'être affectés, par spécialité et par subdivision territoriale au titre de l'année universitaire 2026-2027 a été publié au Journal Officiel. Pour la radiologie, le nombre d'internes est fixé à 266, et pour la médecine nucléaire à 44.

13:44

Des grands modèles de langage (LLM) seraient capables de générer, à partir des notes cliniques, des indications pertinentes en radiologie qui seraient plus complètes et plus factuelles que les indications émises par des cliniciens (étude).
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