Dépistage du cancer du sein

Une étude conclut aux effets positifs de l’IA dans les programmes de dépistage

Une étude publiée dans The Lancet Digital Health a évalué sept stratégies d’intégration de l’intelligence artificielle dans les programmes de dépistage du cancer du sein. Les résultats démontrent le potentiel de l’IA pour améliorer la détection des cancers, réduire la charge de travail des radiologues et optimiser les paramètres du dépistage.

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Le 27/01/25 à 15:00 Lecture 2 min.

Les résultats montrent des performances prometteuses pour certaines stratégies, notamment en termes de détection des cancers et de réduction de la charge de travail des radiologues (photo d'illustration). D. R.

Les programmes de dépistage du cancer du sein par mammographie font face à de nombreux défis, notamment une charge de travail élevée en lecture, une grande variabilité entre lecteurs, ou encore des taux élevés de cancers manqués. L’intelligence artificielle se présente comme une solution, selon les auteurs d’une étude présentée dans The Lancet Digital Health [1]. « L’IA pourrait avoir un impact sur les programmes de dépistage grâce à la détection plus précoce de certains cancers d’intervalle », écrivent-ils notamment.

Analyser sept stratégies d’intégration de l’IA

Pourtant, observent-ils, le potentiel des différentes stratégies d’intégration de la technologie reste sous-étudié. Ils ont donc comparé les indicateurs de performance de sept d’entre elles, dans le cadre d’une analyse rétrospective menée sur des données des programmes de dépistage en Allemagne (1 657 068 examens), au Royaume-Uni (223 603 examens) et en Suède (22 779 examens). Le modèle d’IA utilisé, Vara® version 2.10, a é

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Auteurs

Solenn Duplessy

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Bibliographie

  1. Fisches ZV, Ball M, Mukama T, et al (2024) Strategies for integrating artificial intelligence into mammography screening programmes: a retrospective simulation analysis. The Lancet Digital Health 6:e803–e814. https://doi.org/10.1016/S2589-7500(24)00173-0

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