Cancer du sein : l'intelligence artificielle pour un meilleur diagnostic

En France, 2,7 millions de femmes ont effectué une mammographie au cours de l’année 2021.

Préconisé dès l’âge de 50 ans, cet examen est recommandé tous les deux ans et ce, jusqu’à 74 ans. Ceci permet de prévenir à temps un cancer du sein.

Cet examen consiste en une radio de la poitrine afin de détecter d’éventuelles anomalies.

Une fois les clichés réalisés, une première lecture est effectuée par un premier radiologue. Afin de s’assurer des résultats, un second professionnel lit les clichés. Cela nécessite de ce fait double de temps, et alourdit donc la charge de travail des médecins.

Une étude suédoise

Une étude récente a montré que l’IA peut être employée comme une alternative à la deuxième lecture nécessaire lors d’une mammographie. L'essai mené par des chercheurs de l'Université de Lund en Suède a été publié dans The Lancet Oncology.

« Dans notre essai, nous avons utilisé l'IA pour identifier les examens de dépistage à haut risque de cancer du sein, qui ont fait l'objet d'une double lecture par les radiologues. Les examens restants ont été classés à faible risque et n'ont été lus que par un seul radiologue. Dans la lecture d'écran, les radiologues ont utilisé l'IA comme support de détection, dans laquelle elle a mis en évidence des découvertes suspectes sur les images » a expliqué Kristina Lång, chercheuse et professeure associée en radiologie diagnostique à l'Université de Lund et consultante à l'hôpital universitaire de Skåne, qui a dirigé l'étude.

La mammographie du futur ?

Pour mener l’étude, les 80 003 femmes participantes ont été réparties au hasard en deux groupes :

• 40 003 femmes dans le groupe d'intervention qui ont subi un dépistage assisté par l'IA
• et 40 030 dans le groupe témoin qui ont subi une double lecture standard sans l'aide de l'IA.

Les résultats ont permis de montrer que l’utilisation de l'IA entraînait la détection de 20 % de cancers en plus par rapport au dépistage standard, sans affecter les faux positifs.

Autre résultat intéressant, l’étude a montré que la charge de travail de lecture d'écran des radiologues a été réduite de 44 %. Ceci est une bonne nouvelle car comme l’explique l’étude, une pénurie de personnel médical est constatée dans les centres de radiographie. L’IA pourrait alors pallier ce manque en permettant au personnel sur place de consacrer leur temps à d’autres patients.