Dépistage du cancer du sein

L’IA fait aussi bien voire mieux que les radiologues dans le dépistage par mammographie numérique, selon une méta-analyse

Selon une revue systématique, l’intelligence artificielle autonome obtient des résultats similaires ou meilleurs que ceux des radiologues dans l’interprétation des mammographies numériques de dépistage. En revanche, le nombre d’études est insuffisant pour évaluer le rendement des IA pour l’interprétation des examens de tomosynthèse.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 07/06/23 à 15:00, mise à jour aujourd'hui à 15:09 Lecture 3 min.

Une sensibilité plus élevée et une spécificité plus faible ont été observées pour l’IA autonome par rapport aux radiologues, quel que soit le type ou la modalité de l’étude (photo d'illustration) D. R.

Une revue systématique et méta-analyse présentée dans Radiology a fait le point sur les performances de l’intelligence artificielle autonome dans le cadre du dépistage du cancer du sein par mammographie numérique et tomosynthèse mammaire numérique [1]. Objectif : déterminer si ces outils devraient être mis en œuvre cliniquement.

Une anomalie non détectée cause des cancers manqués

Bien que le dépistage par mammographie soit bénéfique, celui-ci ne détecte toutefois pas tous les cancers, rappellent les auteurs de l’étude dans leur article. Le « ratage » d’une anomalie est ainsi signalé comme la cause la plus fréquente de cancers du sein manqués. Un fait qui, selon les chercheurs, appuie la nécessité d'intégrer une aide à l’interprétation « afin de réduire la variabilité entre les observateurs, tout en gérant les limites de la main-d’œuvre ».

La performance indépendante de l’IA doit être suffisamment élevée

Mis en place dans le cadre clinique pour améliorer le flux de travail en imagerie, les

Il vous reste 80% 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. Yoon J. H., Strand F., Baltzer P. A. T. et coll., « Standalone AI for breast cancer detection at screening digital mammography and digital breast tomosynthesis: a systematic review and meta-analysis », Radiology, epub 23 mai 2023. DOI : https://doi.org/10.1148/radiol.222639.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

29 Juil

16:21

Le groupe de travail sur l'abdomen de la Société européenne de radiologie pédiatrique publie ses recommandations pour les examens de fluoroscopie du tractus gastro-intestinal supérieur chez l'enfant.

14:17

Le score LI-RADS v2024 sans rayonnements a démontré d'excellentes performances diagnostiques et s'est révélé performant pour évaluer la viabilité tumorale chez des patients atteints d'un CHC traités par radiothérapie faible dose associée à une immunothérapie ciblée (étude).

7:47

Les adolescents sportifs présenteraient des différences spécifiques à la région, à la zone et à la couche dans les temps de relaxation du cartilage du genou T2 par rapport aux non sportifs. Cette cartographie pourrait permettre de détecter les cartilages à risques avant que des dommages structurels visibles ne se produisent. (Etude)
28 Juil

15:00

11:00

Un score incluant des variables extraites des examens baseline de TEP-TDM au [18F]FDG et au [68Ga]Ga-PSMA-11 offre des informations utiles pour le pronostic des patients atteints de cancer de la prostate résistant à la castration pour lesquels un traitement au [177Lu]Lu-PSMA-617 est envisagé, conclut une étude française.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR