Intelligence artificielle

Le deep learning efficace pour prédire le risque de cancer du sein de l’intervalle

Des chercheurs britanniques ont évalué les performances d'un outil d'apprentissage profond pour prédire le risque de cancer de l'intervalle dans le cadre du dépistage du cancer du sein. L'algorithme Mirai aurait permis d'identifier les femmes nécessitant un dépistage plus fréquent ou des examens d'imagerie supplémentaires.

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Le 27/11/25 à 7:00 Lecture 2 min.

« Nos résultats suggèrent qu'un examen plus approfondi des mammographies se situant dans les 20 % des scores les plus élevés pourrait permettre de détecter 42,4 % des cancers de l'intervalle, ce qui signifie que Mirai pourrait être utilisé pour identifier les femmes nécessitant une imagerie supplémentaire ou un intervalle de dépistage raccourci », déclarent les auteurs. DR

Au Royaume-Uni, des chercheurs en radiologie de l’université de Cambridge ont réalisé une étude rétrospective pour évaluer la capacité prédictive des scores de risque sur trois ans générés par un algorithme d'apprentissage profond pour identifier les femmes qui ont développé des cancers d'intervalle dans le cadre du programme britannique de dépistage du cancer du sein. Ce programme invite les femmes âgées de 50 à 70 ans à passer une mammographie tous les trois ans.

130 000 mammographies traitées

La cohorte étudiée comprenait 134 217 mammographies de dépistage réalisées sur un nombre identique de femmes, avec 524 cancers de l’intervalle. Les examens ont été effectués entre 2014 et 2016 dans deux centres de dépistage du cancer du sein au Royaume-Uni, à l'aide de deux systèmes de mammographie différents. Les performances du logiciel Mirai ont été prises en compte pour différents quartiles d'âge et différentes densités mammaires avec le score BI-RADS. L’algorithme Mirai a traité les mammogra

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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