Apprentissage profond

Une IA suédoise prédit mieux le risque de cancer du sein que les modèles basés sur la densité mammaire

En Suède, des chercheurs ont testé avec succès un modèle de prédiction du risque de cancer du sein basé sur l’apprentissage profond. Leur méthode serait plus performante et produirait moins de faux négatifs que les modèles de risque basés sur la densité mammaire.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 07/01/20 à 8:00, mise à jour hier à 15:15 Lecture 2 min.

Deux exemples : à gauche, mammographie d'une femme de 56 ans ayant un score de risque élevé avec l'apprentissage profond (0,30) et qui a reçu un diagnostic de cancer du sein 5,1 ans après l'examen ; à droite, mammographie d'une femme de 57 ans ayant un score de risque élevé avec l'apprentissage profond (0,30) et qui a reçu un diagnostic de cancer du sein 5 ans après l'examen. © K. Dembrower/Radiology

Prédire le risque de cancer du sein de façon fiable grâce à l’intelligence artificielle, c’est possible. D’après les résultats d’une étude publiée en décembre 2019 dans la revue Radiology [1], une méthode développée à l’Institut Karolinska, à Stockholm (Suède), serait même plus performante que les modèles existants.

Extraire davantage d’informations des mammographies

Le modèle s’appuie sur un système d’apprentissage profond. L’approche est innovante, affirment les auteurs de l’étude. « La plupart des modèles de prédiction du risque de cancer du sein se basent sur des questionnaires et des évaluations de la densité mammaire », observent-ils. Or, notent-ils, l’évaluation visuelle de la densité est limitée par la variabilité entre les lecteurs. Ils ont postulé qu’un réseau de neurones entraîné pourrait extraire des informations supplémentaires des images mammographiques pour affiner ses prédictions.

Une cohorte de plus de 2000 femmes

Pour entraîner et valider leur algorithme, Karin Dembrower

Il vous reste 71% 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

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Dembrower K., Liu Y., Azizpour H. et coll., « Comparison of a Deep Learning Risk Score and Standard Mammographic Density Score for Breast Cancer Risk Prediction », Radiology, 17 décembre 2019, publication en ligne. DOI : 10.1148/radiol.2019190872.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

13:54

Fabienne Bartoli est la nouvelle directrice générale du Syndicat national de l'industrie des technologies médicales (SNITEM). Directrice générale de la Haute Autorité de santé de 2022 à 2024, elle est aussi passée par l'ANSM et la DGOS, annonce un communiqué.

7:46

Un outil d'aide à la détection des anévrismes intracrâniens autorisé par la FDA a montré des performances diagnostiques permettant d'envisager son implantation en situation clinique, malgré des variations en fonction des situations. Étude.
25 Sep

16:00

Une revue publiée dans Neuroradiology offre un aperçu global des bénéfices cliniques et des limites opérationnelles de la téléradiologie. Selon les chercheurs, celle-ci améliore l’accès à l’expertise, la rapidité des diagnostics et la continuité des soins. Cependant, son développement reste limité par les problèmes de connectivité, d’interopérabilité, de sécurité des données et de réglementation.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR