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.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
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

Il vous reste 74% 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

Solenn Duplessy

Voir la fiche de l’auteur

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

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

15 Oct

15:59

Une revue présentée dans EJR analyse le potentiel de la radiomique basée sur l’IRM et l’intelligence artificielle pour prédire la progression du cancer de la prostate sous surveillance active. Elle souligne une forte hétérogénéité des critères utilisés et des limites méthodologiques importantes (étude).

13:00

Des stratégies d'optimisation mises en place à l'hôpital pour enfants de Seattle, aux États-Unis, ont permis de réduire de 64 % le recours à la fluoroscopie en dehors des heures ouvrables, tout en préservant la qualité diagnostique et la sécurité des patients. Ces protocoles alternatifs, fondés notamment sur l’échographie, le scanner faible dose et l’implication des manipulateurs, offrent des pistes concrètes pour optimiser les flux de travail et limiter la charge des équipes (étude).

7:41

La radiologie interventionnelle assure une part importante des soins prodigués aux patients atteints de cancers hépatobiliaires et les ablations hépatiques percutanées ont augmenté de 25 % aux États-Unis entre 2016 et 2019, selon une étude.
14 Oct

16:37

Pour la réévaluation de la stadification du cancer du pancréas après un traitement systémique, les données actuelles suggèrent que l'intégration de caractéristiques d'imagerie complémentaires, de modalités d'imagerie alternatives et du biomarqueur CA 19-9 pourraient améliorer l'évaluation du pronostic (étude).
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR