JFR 2023

L’IA prouve son efficacité dans les dépistages du cancer

Lors d'une session des JFR 2023, la radiologue Corinne Balleyguier a fait l'état des lieux des études démontrant l'intérêt des outils d'IA dans le cadre des dépistages des cancers du sein, du poumon et peut-être à l'avenir de la prostate.

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Le 06/12/23 à 15:00 Lecture 5 min.

« Avec l’IA, on peut aller également au-delà de la détection du cancer », souligne Corinne Balleyguier, radiologue et cheffe de service à Gustave-Roussy (94). © Solenn Duplessy

Les algorithmes d’intelligence artificielle ont dans de nombreuses études prouvé leur efficacité dans le dépistage du cancer. C’est ce qu’a détaillé Corinne Balleyguier, radiologue et cheffe de service à Gustave-Roussy (94), lors d’une session des JFR 2023 consacrée au rôle de l’intelligence artificielle (IA) dans l’imagerie du cancer. La radiologue a fait un état des lieux des études évaluant le potentiel de ces logiciels dans le cadre du dépistage organisé du cancer du sein, dans celui du dépistage du cancer du poumon et ses perspectives dans le dépistage du cancer de la prostate.

Des outils basés sur des études rétrospectives

Alors que de plus en plus de logiciels sont désormais commercialisés et validés dans le cadre du dépistage du cancer du sein, ceux-ci ont font l’objet depuis trois ans de nombreuses études rétrospectives sur de larges cohortes de dépistage, indique Corinne Balleyguier. « Les essais prospectifs commencent juste à arriver », précise la radiologue.

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Auteurs

Solenn Duplessy

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Bibliographie

  1. Dembrower, K., Crippa, A., Colón, E., et coll., « Artificial intelligence for breast cancer detection in screening mammography in Sweden: a prospective, population-based, paired-reader, non-inferiority study », The Lancet Digital Health, 8 septembre 2023. DOI : 10.1016/S2589-7500(23)00153-X.
  2. Yoon, H. J., Strand, F., Baltzer, A. 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, 23 mai 2023. DOI : 10.1148/radiol.222639.
  3. Marinovich, M. L., Wylie, E., Lotter, W., et coll., « Artificial intelligence (AI) for breast cancer screening: BreastScreen population-based cohort study of cancer detection », eBioMedicine, 28 février 2023. DOI : 10.1016/j.ebiom.2023.104498.
  4. Lång, K., Josefsson, V., Larsson, A.-M., et coll., « Artificial intelligence-supported screen reading versus standard double reading in the Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI): a clinical safety analysis of a randomised, controlled, non-inferiority, single-blinded, screening accuracy study », The Lancet Oncology, août 2023. DOI : 10.1016/S1470-2045(23)00298-X.
  5. Lancaster, H. L., Zheng, S., Aleshina, O. O., et coll., « Outstanding negative prediction performance of solid pulmonary nodule volume AI for ultra-LDCT baseline lung cancer screening risk stratification », Lung Cancer, 5 janvier 2022. DOI : 10.1016/j.lungcan.2022.01.002.

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Le fil Docteur Imago

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).

14:30

72 % des patientes préfèreraient l'angiomammographie à l'IRM mammaire lorsque les performances diagnostiques sont comparables. Cette préférence est liée à une sensation de claustrophobie moindre, à une durée d'examen plus courte et à un niveau d'anxiété plus faible (étude).

7:10

La Société nord-américaine de radiologie (RSNA) annonce le lancement de son challenge IA pour l'imagerie du genou. Les modèles développés seront évalués sur leur capacité à détecter et à classer avec précision les anomalies du genou visibles à l'IRM. Les gagnants seront annoncés au prochain congrès de la RSNA qui se tiendra du 29 novembre au 3 décembre.
06 Août

16:00

L'arrêté du 4 août 2026 fixant le nombre d'étudiants de troisième cycle des études de médecine susceptibles d'être affectés, par spécialité et par subdivision territoriale au titre de l'année universitaire 2026-2027 a été publié au Journal Officiel. Pour la radiologie, le nombre d'internes est fixé à 266, et pour la médecine nucléaire à 44.
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