Dépistage du cancer du sein 

L’assistance de l’IA a amélioré la détection et le taux de rappel dans un essai allemand

Une étude prospective menée en Allemagne démontre que l’intégration d'un systeme d'IA dans le flux de travail de dépistage peut améliorer le taux de détection du cancer du sein avec un taux de rappel similaire, voire inférieur, et une meilleure précision diagnostique. 

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 10/02/25 à 7:00 Lecture 2 min.

PRAIM intégrée dans le cadre du programme de dépistage par mammographie allemand est une étude observationnelle multicentrique, menée dans 12 sites en Allemagne, entre juillet 2021 et février 2023 (photo d'illustration). D. R.

Une grande étude prospective sur l’intelligence artificielle (PRAIM-PRospective multicenter observational study of an integrated AI system with live Monitoring) menée par une équipe de chercheurs allemands et présentée dans la revue Nature a démontré l’impact de l’IA sur la détection et les taux de rappel du cancer du sein à grande échelle [1].

Comparer la performance du dépistage assistée par IA

L'essai PRAIM est une étude observationnelle multicentrique, menée dans 12 sites en Allemagne, entre juillet 2021 et février 2023 intégrée dans le cadre du programme de dépistage allemand. Son objectif était de comparer la performance du dépistage assisté par l’IA à celle du dépistage classique, basé sur la double lecture par des radiologues sans assistance de l'IA. Un total de 463 094 femmes âgées de 50 à 69 ans ont été dépistées par 119 radiologues, dont 260 739 avec l’appui de l’IA.

Performances d’un système d’IA disponible dans le commerce

Les chercheurs ont ainsi cherché à déterminer

Il vous reste 69% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Solenn Duplessy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Eisemann N, Bunk S, Mukama T, et al (2025) Nationwide real-world implementation of AI for cancer detection in population-based mammography screening. Nat Med. https://doi.org/10.1038/s41591-024-03408-6

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

20 Oct

16:30

Un modèle de deep learning peut estimer l’âge chronologique des enfants à partir de radiographies du bassin, avec une erreur absolue moyenne inférieure à 0,6 an, selon une étude.

14:05

La pose d'un filtre de veine cave inférieure est faisable chez les patients pédiatriques, conclut une étude rétrospective sur 242 cas, qui enregistre un taux de réussite de 99,1 %, ainsi qu'un taux élevé de retraits.

7:30

La biopsie guidée par mammographie avec contraste (CEM) serait une technique efficace pour explorer les lésions mammaires suspectes rehaussées. Dans une étude, 28,3 % des biopsies ont révélé une malignité, sans prédicteur statistiquement significatif identifié.
19 Oct

16:46

Le score Node-RADS basé sur le scanner montre des performances stables et « satisfaisantes » pour identifier la présence de métastases ganglionnaires chez des patients atteints de cancer rectal non encore traité, conclut une étude rétrospective présentée dans European Journal of radiology.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR