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.

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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

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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

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