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 aujourd'hui 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

15 Mai

17:40

Le diagnostic du cancer de sein par ordinateur assisté par IA (AI-CAD) pourrait considérablement améliorer la spécificité et réduire le temps de lecture des mammographies, sans compromettre la sensibilité, selon une étude incluant 9 radiologues dans plusieurs pays d'asie (étude).

13:30

Un algorithme de débruitage pourrait permettre d’atténuer la dégradation du bruit liée à l’indice de masse corporelle (IMC) des images de scanner cardiaque à comptage photonique, sans sacrifier l’interchangeabilité clinique (étude).

10:45

Les marqueurs de neuro-imagerie issus de l’IRM pourraient refléter la gravité du parkinsonisme et des ataxies cérébelleuses, deux sous-types d’atrophies multisystématisées (MSA) (étude).
13 Mai

13:42

L'atrophie du nerf optique avec un signal T/FLAIR augmenté et une absence de rehaussement constitue le schéma dominant de la neuropathie optique chronique en IRM, reflétant très probablement une dégénération axonale plutôt qu'une inflammation active, conclut une étude présentée dans Neuroradiology.

7:43

Il est nécessaire d'entraîner l’IA sur des populations plus diverses, et à travers différentes stratégies de dépistage pour permettre son utilisation dans les cas d’IRM prostatiques de dépistage, selon une revue de cadrage publiée dans l’European Journal of Radiology.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR