Intelligence artificielle

L’association radiologues – apprentissage profond montre son potentiel dans la détection du cancer du sein

Dans une étude rétrospective britannique, la combinaison d’algorithmes d’apprentissage profond et de lecteurs humains a permis d'obtenir une sensibilité non inférieure et une spécificité supérieure à celle d'une double lecture par des radiologues des mammographies de dépistage.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 13/12/24 à 15:00 Lecture 1 min.

Pour cette étude, trois algorithmes commercialisés (DL-1, DL-2 et DL-3) ont été évalués rétrospectivement de janvier 2022 à juin 2022, et des mammographies numériques de deux constructeurs distincts ont été recueillies sur deux sites britanniques pendant un an. © S. E. Hickman et coll. | RSNA 2024

Au Royaume-Uni, des radiologues ont évalué et comparé les performances de trois algorithmes d’apprentissage profond utilisés en lecteur unique de mammographies et utilisés conjointement avec un lecteur humain dans un système de double lecture. Leurs résultats sont parus au mois de novembre dans la revue Radiology [1].

Plus de 26 000 cas

Pour cette étude, trois algorithmes commercialisés (DL-1, DL-2 et DL-3) ont été étudiés rétrospectivement de janvier 2022 à juin 2022, et des mammographies numériques de deux constructeurs distincts ont été recueillies sur deux sites britanniques pendant un an (2017). Au total, 26 722 dossiers de mammographies de dépistage (âge médian de la cohorte : 59 ans) ont été inclus. Les cas comprenaient 332 cancers détectés par dépistage, 174 cancers de l’intervalle et 254 cancers détectés au cycle suivant.

L’IA non inférieure à l’humain

« Deux des trois algorithmes d'apprentissage profond ont atteint une sensibilité non inférieure (DL-1 : 64,8 % [328 sur 50

Il vous reste 60% 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

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

    Hickman SE, Payne NR, Black RT, et al (2024) Deep Learning Algorithms for Breast Cancer Detection in a UK Screening Cohort: As Stand-alone Readers and Combined with Human Readers. Radiology 313:e233147. https://doi.org/10.1148/radiol.233147

Spécialité médicale

Oncologie Imagerie de la femme

Modalité d’imagerie

Mammographie

Mots-clés

mammographie intelligence artificielle

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

16 Oct

17:00

Une étude montre que la mammographie et l’échographie sont deux outils complémentaires pour différencier les lésions mammaires bénignes et malignes chez l’homme symptomatique.

16:30

L’embolisation des artères géniculées (GAE) réduit de 50,4 % les injections de corticoïdes et de 44,4 % les injections intra-articulaires chez les patients atteints d’arthrose du genou (étude).

15:00

8:04

Une étude internationale menée dans 30 unités de soins intensifs néonatals montre que l’apprentissage continu permet d’adapter une IA radiologique adulte aux nouveau-nés, sans partage centralisé des données. 

7:00

15 Oct

15:59

Une revue présentée dans EJR analyse le potentiel de la radiomique basée sur l’IRM et l’intelligence artificielle pour prédire la progression du cancer de la prostate sous surveillance active. Elle souligne une forte hétérogénéité des critères utilisés et des limites méthodologiques importantes (étude).
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR