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 hier à 15:08 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

11 Août

7:20

Dans une étude mettant en avant les disparités dans le dépistage complémentaire des femmes ayant des seins denses, les chercheurs soulignent la nécessité de standardiser l'évaluation de la densité mammaire, de renforcer la formation des professionnels et d'investir dans les infrastructures afin d'améliorer la détection précoce du cancer du sein.
10 Août

14:00

Les coûts croissants et les inefficacités opérationnelles menacent la durabilité financière de l’IRM. L’optimisation des flux de travail, de la formation, de la planification et l’intégration de l’IA peuvent améliorer l’efficacité et générer des gains de revenus estimés entre 40 et 60 %, selon des projections rapportées dans une étude de Clinical Imaging.

12:10

07 Août

16:00

Pour la détection du cancer du sein, les performances diagnostiques des protocoles d'IRM abrégée par rapport à l'IRM standard varient selon le protocole et le contexte clinique. La technique FAST conserve une sensibilité élevée, tandis que la combinaison FAST + ultrafast + T2W offre une spécificité supérieure dans un contexte diagnostique (étude).
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR