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.

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Le 07/01/20 à 8:00, mise à jour hier à 15:14 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

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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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.

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