Article réservé aux abonnés
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
Discussion
Aucun commentaire
Commenter cet article