Évaluation du risque de cancer

L’IA meilleure qu’un modèle de risque clinique pour prédire un cancer du sein

Une étude américaine montre que les algorithmes d’IA de mammographie seuls peuvent améliorer la prédiction du risque de cancer du sein dans les 5 ans par rapport aux modèles de risque clinique actuels. La combinaison des deux a encore amélioré la prédiction.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 22/06/23 à 15:00, mise à jour le 11/09/23 à 13:24 Lecture 3 min.

Lors de l’utilisation d’un examen de dépistage négatif, l’IA a prédit les risques de cancers du sein de 0 à 5 ans mieux que le modèle de risque clinique du BCSC (photo d'illustration). © Carla Ferrand

Dans le cadre d’une étude de cohorte rétrospective publiée dans la revue Radiology, une équipe de chercheurs américains de l’établissement de santé Kaiser Permanente Northern California a comparé les capacités de cinq algorithmes existants d’intelligence artificielle (IA) et du modèle de risque clinique du Breast Cancer Surveillance Consortium (BCSC) à prédire le risque de cancer du sein sur 5 ans [1].

Des modèles de risque à l'efficacité modérée

Les modèles d’évaluation du risque de cancer du sein tels que le BCSC sont généralement utilisés pour évaluer et orienter les considérations cliniques telles que le risque héréditaire, la nécessité de dépistage supplémentaire ou de médicaments réduisant les risques, souligne l’article. « Ces modèles prennent en compte l’âge, les facteurs cliniques, les facteurs génétiques et la densité mammaire évaluée en mammographie, mais n’ont qu’une discrimination modérée pour prédire le risque de cancer du sein sur 5 ou 10 ans », rapportent les auteurs.

Géné

Il vous reste 77% 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. Arasu V. A., Habel L. A., Achacoso N. S. et coll., « Comparison of mammograp^hy AI algorithms with a clinical risk model for 5-year breast cancer risk prediction: an observational study », Radiology, epub 6 juin 2023. DOI : 10.1148/radiol.222733.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

20 Oct

16:02

Une méta-analyse de 13 articles constate l'absence de preuves ou des preuves contradictoires de l'intérêt d'utiliser des agents antispasmodiques pour améliorer la qualité d'image de l'IRM pelvienne.

13:07

Un Mammobile va sillonner la région Provence-Alpes-Côte d’Azur début 2026, afin de renforcer le dépistage du cancer du sein, informe le média ledauphine.com.

7:14

Des chercheurs de l'école de médecine Keck de l’université de Californie du Sud ont créé la première méthode pour mesurer de manière non invasive les pouls microscopiques des vaisseaux sanguins dans le cerveau humain. À l’aide de l’IRM 7T avancée, ils ont constaté que ces minuscules pulsations se renforçaient avec l’âge et le risque vasculaire, perturbant les systèmes d’élimination des déchets du cerveau. (Étude)
17 Oct

15:09

L’IRM mammaire multiparamétrique aide à évaluer les calcifications mammographiques BI-RADS de catégorie 4a/4b sans biopsie. Les caractéristiques DWI ou IRM quantitative peuvent ne pas améliorer davantage les performances diagnostiques, suggère une étude publiée dans European journal of radiology.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR