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 14:12 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

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

21 Fév

13:40

Selon une étude publiée dans Radiology, un algorithme d’apprentissage profond disponible dans le commerce peut permettre des examens IRM de l’épaule de bonne qualité en sept minutes.

7:37

Le parlement a adopté définitivement le budget 2025 de la Sécurité sociale ce 17 février. Il prévoit une hausse des dépenses d’Assurance maladie de 3,4 %, pour atteindre un montant de 265 milliards d’euros.
20 Fév

16:01

L’imagerie des paramètres d’atténuation par ultrasons peut être utilisée pour le dépistage clinique afin d’évaluer la prévalence de la MASLD chez les patients en surpoids ou obèses et de suivre de manière dynamique la progression de la maladie, conclut une étude publiée dans Clinical radiology.

13:31

Le modèle de langage appelé Axpert démontre un potentiel de marquage automatique de l’entérocolite nécrosante sur les comptes-rendus de radiographie abdominale infantile. Cette méthode de marquage peut ainsi servir de cadre pour d’autres modalités d’imagerie et maladies chez les enfants, et les maladies rares chez l’adulte, suggère une étude publiée dans JAMIA Open.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR