Dépistage du cancer du sein

Un tri et un filet de sécurité par IA pour optimiser l’interprétation des mammographies

Des chercheurs ont développé un algorithme qui ne réfère que les mammographies anormales à un radiologue puis agit comme un « filet de sécurité » si le radiologue ne trouve rien sur les images particulièrement suspicieuses. Leur méthode surpasserait en performances le radiologue seul et l'IA seule tout en économisant la charge de travail du médecin.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 01/09/22 à 7:00, mise à jour le 11/09/23 à 13:23 Lecture 2 min.

Comparés à la méthode des auteurs basée sur une IA qui réfère uniquement les cas problématiques au radiologue (courbe ROC bleue), le radiologue seul (point rouge) comme l'IA autonome (point violet) atteignent une sensibilité et une spécificité inférieures. © Leibig et coll., The Lancet Digital Health | CC BY 4.0

Une nouvelle méthode de dépistage du cancer du sein alliant intelligence artificielle et expertise humaine, baptisée decision-referral approach, pourrait surclasser les performances des radiologues, tout en allégeant leur charge de travail, annoncent ses concepteurs allemands.
Plusieurs IA ont déjà été testées pour repérer le cancer du sein sur des mammographies dans le cadre du dépistage organisé lors d'une deuxième lecture complètement autonome, mais ces algorithmes nécessitent la lecture de tous les examens par le radiologue, ce qui ne diminue pas la charge de travail du professionnel de santé, rappellent-ils dans la revue The Lancet Digital Health [1]. Enfin, si d'autres IA à l'essai envoient uniquement les mammographies anormales à étudier au radiologue, ces logiciels sont encore aujourd'hui associés à une diminution de la sensibilité du dépistage, soulignent les chercheurs. 

Combiner tri des images normales et « filet de sécurité » 

Pour pallier cette difficulté à combiner radiologu

Il vous reste 75% 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

François Mallordy

Bibliographie

  1. Leibig C., Brehmer M., Bunk S. et coll., « Combining the strenghts of radiologists and AI for breast cancer screening: a retrospective analysis », The Lancet Digital Health, juillet 2022, vol. 4, n° 7, E507-E509. DOI : 10.1016/S2589-7500(22)00070-X.

Mots-clés

intelligence artificielle dépistage du cancer du sein

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Dans le dossier

icon réservé aux abonnés Le dépistage du cancer du sein cherche un second souffle

Voir le dossier

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.

7:00

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.

15:00

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