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.

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Le 07/06/23 à 15:00, mise à jour le 11/09/23 à 13:24 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

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Auteurs

Solenn Duplessy

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.

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