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

30 Oct

17:11

La biopsie percutanée guidée par scanner associée à la cryoablation des nodules pulmonaires de 1 à 2 cm a montré un succès technique de 100 % et un rendement diagnostique de 87,3 %. (étude)

11:00

Le modèle multimodal SoftVote-Opt a montré une performance discriminante modérée pour la classification préopératoire du grade des carcinomes rénaux à cellules claires, en validation interne et externe. (étude)

7:30

L'algorithme de correction du désalignement en PCD-CT améliore significativement la qualité des images coronaires et la confiance diagnostique. (étude)
29 Oct

15:30

Selon une étude, la correction des artefacts de désalignement sur des images de coronarographie par scanner (CCTA) en PCD-CT mono-source permet une réduction significative dedits artefacts, et une amélioration de la confiance diagnostique quel que soit le niveau d’expérience des lecteurs.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR