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.

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Le 23/06/21 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 15:11 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

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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.

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