Dépistage du cancer du sein

Une IA testée au Danemark réduit d’un tiers le nombre de mammographies lues par des radiologues

Des chercheurs danois ont étudié les effets de la mise en œuvre d’un système d’intelligence artificielle dans un programme de dépistage national. Leurs résultats démontrent que l’utilisation de l’IA a permis de réduire de 33,5 % le nombre d’interprétations par des radiologues tout en améliorant les performances de dépistage.

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Le 17/07/24 à 7:00, mise à jour le 17/07/24 à 8:02 Lecture 2 min.

Des femmes âgées de 50 à 69 ans qui ont passé un dépistage par mammographie bisannuel au Danemark ont été incluses dans l’étude et séparées en deux cohortes (photo d'illustration). © Carla Ferrand

Le dépistage du cancer du sein par mammographie représente une importante charge de travail pour les radiologues qui le pratiquent, notamment quand les programmes prévoient une double lecture et quand les femmes sont rappelées pour d’autres examens. Une étude rétrospective présentée dans Radiology a montré sa capacité à réduire ce fardeau tout en préservant les performances de dépistage [1].

Une comparaison avant et après IA

Ses auteurs, chercheurs en sciences informatiques et santé publique, radiologues et médecins nucléaires au Danemark et aux Pays-Bas, ont comparé la charge de travail et les performances de dépistage à l’aide d’indicateurs de performance préliminaires, avant et après la mise en œuvre d’un système d’IA dans un programme danois de dépistage par mammographie en population.

Deux cohortes de femmes dépistées

Des femmes âgées de 50 à 69 ans qui ont passé un dépistage par mammographie bisannuel au Danemark ont été incluses dans l’étude et séparées en deux cohortes. La

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Auteurs

Solenn Duplessy

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Bibliographie

  1. Lauritzen A. E., Lillholm M., Lynge E. et al, « Early Indicators of the Impact of Using AI in Mammography Screening for Breast Cancer », Radiology, juin 2024, vol. 311, n° 3. DOI : 10.1148/radiol.232479.

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Le [64Cu]Cu-NOTA-anti-EphA2-Mb serait un agent immuno-TEP prometteur pour identifier les patients susceptibles de bénéficier de traitements anticancéreux ciblés (étude).

14:14

Un modèle de deep learning améliorait considérablement la rapidité et la précision du diagnostic pour la détection des metastases cérébrales. Le temps de lecture a été réduit de 30,87 %, et la sensibilité est passée de 0,685 à 0,916 grâce à l'utilisation du modèle (étude).

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L'angiomammographie montrerait une sensibilité et une précision élevées dans l'évaluation des asymétries mammographiques, ce qui en ferait un outil intéressant pour exclure les malignités, réduire le nombre de biopsies inutiles et optimiser les parcours de soins (étude).
16 Mar

7:30

L’éditeur Elsevier annonce le lancement de la revue The Lancet Medical Imaging & Theranostics. Elle publiera des travaux de recherche clinique et des articles de réflexion sur les techniques établies ou émergentes en imagerie diagnostique et en radiologie interventionnelle, ainsi que sur les nouvelles applications de l'imagerie pour le dépistage, le diagnostic, le pronostic et le traitement des maladies dans toutes les spécialités médicales, présente un communiqué.
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