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.

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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

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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.

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