Apprentissage profond

Un algorithme prédit la malignité du cancer du sein aussi bien que le radiologue

Une équipe d'IBM a développé un outil qui s'appuie sur les mammographies numériques et le dossier médical des patientes. Objectif : prédire la malignité des biopsies et différencier les dépistages normaux des pathologiques.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 26/08/19 à 7:00, mise à jour hier à 15:16 Lecture 1 min.

L'algorithme s’est basé sur un ensemble de données comprenant les images mammographiques et les dossiers de santé électroniques (photo d'illustration). © Carla Ferrand

Encore un exemple du potentiel de l’intelligence artificielle dans le domaine de l’aide au diagnostic. Une équipe du centre de recherche d’IBM, à Haifa, associée à plusieurs laboratoires et établissements de santé israéliens, a développé un modèle qui permettrait de prédire l’évolution à un an du cancer du sein malin, avec une précision comparable à celle des radiologues. Les résultats de ses travaux sont parus en juin 2019 dans Radiology [1]

52 936 images recueillies

Cette étude rétrospective a inclus 52 936 images recueillies chez 13 234 femmes ayant passé au moins une mammographie entre 2013 et 2017, et qui avaient un dossier médical depuis au moins un an avant cet examen. L'algorithme a été formé pour prédire la malignité de la biopsie et différencier les examens de dépistage normaux des examens anormaux. Il s’est basé sur un ensemble de données comprenant les images mammographiques et les dossiers de santé électroniques.

Une sensibilité de 87 % pour la malignité

L'algorithme a été val

Il vous reste 55% 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

Avatar photo

Benjamin Bassereau

Directeur de la rédaction BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Akselrod-Ballin A., Chorev M. et coll., « Predicting Breast Cancer by Applying Deep Learning to Linked Health Records and Mammograms », Radiology, publié en ligne le 18 juin 2019. DOI : 10.1148/radiol.2019182622

Spécialité médicale

Imagerie de la femme

Modalité d’imagerie

Mammographie

Mots-clés

dépistage

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

02 Avr

15:49

La Fédération de radiologie interventionnelle de la Société française de radiologie (FRI-SFR) a lancé une enquête en ligne pour « faire la lumière sur les freins à l'adhésion au CIRSE (la Société européenne de radiologie cardiovasculaire et interventionnelle, NDLR) chez les radiologues interventionnels français », comme annoncé par Vincent Vidal dans nos colonnes.

12:49

Le consortium ImaSpiiR-X, qui rassemble des acteurs de l'industrie et du milieu académique sous l'égide de l'industriel Trixell, a reçu le soutien de France 2030 à hauteur de 18,2 millions d’euros sur une durée de 60 mois, selon un communiqué du CEA. Cette aide vise à « passer d’une imagerie médicale par rayons X en noir et blanc à une imagerie spectrale en couleur », notamment via le développement de « capteurs plans de nouvelle génération » et d'algorithmes « avancés ».

7:30

Suite à sa fermeture en février, le cabinet de radiologie Boyer à Saint-Céré (46) a transféré son activité et son personnel à l'hôpital local, informe La Dépêche.

7:00

01 Avr

16:07

14:16

Un excès substantiel d'émissions de gaz à effet de serre proviendrait d'examens d'imagerie inappropriés, en particulier en IRM et en scanner (étude).
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR