Cancer du sein

Un algorithme d’intelligence artificielle pourrait prévenir une partie des biopsies mammaires inutiles

Un modèle d’intelligence artificielle entraîné avec des examens de mammographie et des dossiers cliniques associés a pu discerner avec précision les lésions malignes et bénignes du sein chez des patientes aux États-Unis et en Israël. Au sein d’une cohorte de test, il a permis d’éviter 13 % des biopsies non nécessaires, selon ses concepteurs.

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Le 10/11/22 à 8:00, mise à jour aujourd'hui à 14:10 Lecture 3 min.

Un modèle d’intelligence artificielle entraîné avec des examens de mammographie et des dossiers cliniques associés permettrait d’éviter 13 % de biopsies non nécessaires. DR-photo d'illustration

Les modèles d’aide à la détection basés sur l’intelligence artificielle sont de plus utilisés pour repérer les lésions du sein malignes. Toutefois, l’IA est encore loin d’égaler la biopsie dans l’évaluation des sous-types de lésion. Forts de ce constat, des chercheurs de plusieurs laboratoires israéliens et étasuniens ont voulu développer un dispositif capable non seulement d’évaluer le caractère malin d’une lésion du sein mais aussi de classer cette dernière dans des sous-groupes plus fins. Leurs résultats sont parus en octobre 2022 dans Radiology [1].

Deux cohortes en Israël et aux États-Unis

Pour ce faire, ils ont entraîné un modèle qui combinait un réseau de neurones convolutif et des algorithmes d’apprentissage supervisé sur deux cohortes indépendantes de femmes d’Israël et des États-Unis. La première comptait 3 017 femmes et la seconde 2 336. Le dossier de chacune de ces femmes retraçait au moins une année de parcours médical, qui se concluait par la biopsie d’une ou plusieurs lési

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Barros V., Tlusty T., Barkan E. et coll., « Virtual biopsy by using artificial intelligence-based multimodal modeling of binational mammography data », Radiology, octobre 2022. DOI : https://doi.org/10.1148/radiol.220027

Spécialité médicale

Imagerie de la femme

Modalité d’imagerie

Mammographie

Mots-clés

RSNA 22 dépistage du cancer du sein

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