Apprentissage profond

Un algorithme prédit la malignité du cancer du sein aussi bien que le radiologue

Une équipe d'IBM a développé un outil qui s'appuie sur les mammographies numériques et le dossier médical des patientes. Objectif : prédire la malignité des biopsies et différencier les dépistages normaux des pathologiques.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 26/08/19 à 7:00, mise à jour hier à 15:14 Lecture 1 min.

L'algorithme s’est basé sur un ensemble de données comprenant les images mammographiques et les dossiers de santé électroniques (photo d'illustration). © Carla Ferrand

Encore un exemple du potentiel de l’intelligence artificielle dans le domaine de l’aide au diagnostic. Une équipe du centre de recherche d’IBM, à Haifa, associée à plusieurs laboratoires et établissements de santé israéliens, a développé un modèle qui permettrait de prédire l’évolution à un an du cancer du sein malin, avec une précision comparable à celle des radiologues. Les résultats de ses travaux sont parus en juin 2019 dans Radiology [1]

52 936 images recueillies

Cette étude rétrospective a inclus 52 936 images recueillies chez 13 234 femmes ayant passé au moins une mammographie entre 2013 et 2017, et qui avaient un dossier médical depuis au moins un an avant cet examen. L'algorithme a été formé pour prédire la malignité de la biopsie et différencier les examens de dépistage normaux des examens anormaux. Il s’est basé sur un ensemble de données comprenant les images mammographiques et les dossiers de santé électroniques.

Une sensibilité de 87 % pour la malignité

L'algorithme a été val

Il vous reste 55% 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

Avatar photo

Benjamin Bassereau

Directeur de la rédaction BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Akselrod-Ballin A., Chorev M. et coll., « Predicting Breast Cancer by Applying Deep Learning to Linked Health Records and Mammograms », Radiology, publié en ligne le 18 juin 2019. DOI : 10.1148/radiol.2019182622

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

11 Sep

17:00

Une étude prospective chez 22 patients atteints de tumeurs neuro-endocrines métastatiques montre que le ¹⁷⁷Lu-LNC1010 présente un profil de tolérance favorable, sans toxicité rénale ou hépatique sévère. Le traitement a obtenu un taux de réponse objective de 44,4 %, et un contrôle de la maladie de 94,4 %.

15:00

Après une embolisation des artères prostatiques (PAE), le taux cumulé de ré-intervention atteint 25,8 % à 5 ans, la résection transurétrale de la prostate étant la procédure de rattrapage la plus fréquente, selon une étude. Ces résultats confirment une durabilité à moyen terme satisfaisante de la PAE.

13:30

Une étude démontre que le score O-RADS IRM présente une excellente performance diagnostique pour différencier les masses annexielles bénignes et malignes. L’intégration de la courbe d’intensité semi-quantitative (SIC) améliore surtout la spécificité et la valeur prédictive positive, tout en réduisant les interventions chirurgicales inutiles.
10 Sep

17:23

L’embolisation des artères utérines (EAU) offre une amélioration durable des symptômes chez environ 75 % des patientes. À 10 ans, près d’une patiente sur cinq nécessite une nouvelle intervention, avec un risque plus élevé chez les femmes plus jeunes. (Etude).
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR