Mammographie et tomosynthèse

L’IA pourrait faciliter le dépistage du cancer du sein sans perte de sensibilité

Dans le cadre d’une étude décrite dans Radiology, l’utilisation d’un logiciel d’intelligence artificielle pour trier les examens de mammographie ou de tomosynthèse a permis de diminuer de près de trois quarts la charge de travail des radiologues par rapport à une double lecture humaine, sans perte de sensibilité.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 23/06/21 à 7:00, mise à jour le 11/09/23 à 13:22 Lecture 3 min.

Par rapport aux dépistages par mammographie à double lecture et par tomosynthèse à double lecture, l’utilisation de l’IA a permis de réduire la charge de travail de 71,5 % et de 72,4 % respectivement. © Carla Ferrand

L’intelligence artificielle est-elle l’avenir du dépistage du cancer du sein ? Pour les auteurs d’un article paru début mai 2021 dans Radiology, elle pourrait participer à résoudre les problèmes de manque de praticiens et de charge de travail [1] en focalisant l’attention des radiologues sur les examens les plus suspects.

Un premier tri par intelligence artificielle

José-Luis Maria Povedano et ses confrères de l’université Reina Sofía, à Cordoue (Espagne), ont comparé les performances d’une stratégie de dépistage basée sur un tri des examens de mammographie ou de tomosynthèse par une intelligence artificielle autonome avant intervention humaine à celles de protocoles « classiques » de double lecture de tous les examens par des radiologues experts. « À notre connaissance, notre étude est la première à évaluer les apports d’un logiciel à base d’apprentissage profond dans le dépistage du cancer du sein par tomosynthèse », écrivent-ils.

Un essai espagnol de dépistage par tomosynthèse

Ils ont t

Il vous reste 80% 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 DÉCOUVERTE

11€

pendant 1 mois
puis 23 €/mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Raya-Povedano J. L., Romero-Martin S., Elías-Cabot E. et coll., « AI-based strategies to reduce wokload in breast cancer screening with mammography and tomosynthesis: a retrospective evaluation », Radiology, epub 4 mai 2021. DOI : 10.1148/radiol.2021203555.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

23 Avr

7:30

Le système ILD-RADS (Interstitial Lung Disease Imaging-Reporting and Data System) aurait le potentiel d'être largement utilisé par les radiologues pour la standardisation des comptes rendus de scanner thoracique haute résolution (étude).
22 Avr

16:30

Un indice de masse corporelle plus bas, une sténose athérosclérotique non intracrânienne, une occlusion de l'artère carotide non interne et un niveau bas de cholestérol total ont été associés à des taux accrus de revascularisation complète après une seule thrombectomie chez les patients atteints d'occlusion des grands vaisseaux par une étude présentée dans Interventional Neuroradiology.

14:06

La Society of Interventional Radiology, basée aux États-Unis, a produit un papier de position sur le rôle des procédures endovasculaires chez les patients pédiatriques victimes de traumatisme. Il est paru dans la revue Journal of Vascular and Interventional Radiology.

7:30

La Direction générale de l'offre de soins (DGOS) et le Centre national de gestion (CNG) organiseront les élections des représentants des personnels médicaux du 11 au 18 juin 2024 sur une plateforme de vote électronique. Ces élections ont pour objectif de désigner les représentants des personnels médicaux hospitaliers (médecins, chirurgiens-dentistes et pharmaciens) au sein des instances nationales de dialogue social.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR