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Moins de faux positifs : l’IA transforme les dépistages du cancer du sein avec une plus grande précision

SciTechDaily

Au Danemark, les progrès de l’intelligence artificielle ont considérablement amélioré la détection du cancer du sein tout en réduisant les faux positifs

Au Danemark, l'IA a considérablement amélioré le dépistage du cancer du sein en augmentant les taux de détection et en réduisant les faux positifs, comme le révèle une étude publiée dans la revue Radiologie. L'IA a réduit la charge de travail des radiologues en classifiant les mammographies susceptibles d'être normales, réduisant ainsi le besoin de doubles lectures et améliorant l'efficacité globale du dépistage.

Au Danemark, les radiologues du sein ont amélioré les performances du dépistage du cancer du sein et réduit l'incidence des résultats faussement positifs grâce à l'intelligence artificielle (IA). Les résultats de l'étude ont été publiés aujourd'hui (4 juin) dans Radiologieune revue de la Radiological Society of North America (RSNA).

Même si la mammographie réduit efficacement la mortalité par cancer du sein, elle comporte également un risque de résultats faussement positifs. Ces dernières années, les chercheurs ont étudié l’utilisation des systèmes d’IA dans le dépistage.

Potentiel de l’IA pour améliorer le dépistage

« Nous pensons que l'IA a le potentiel d'améliorer les performances de dépistage », a déclaré Andreas D. Lauritzen, Ph.D., étudiant postdoctoral à l'Université de Copenhague et chercheur à l'hôpital de Gentofte au Danemark.

Lorsqu’elle est utilisée pour trier les résultats de dépistage probablement normaux ou pour aider à l’aide à la décision, l’IA peut également réduire considérablement la charge de travail des radiologues.

« Le dépistage en population par mammographie réduit la mortalité par cancer du sein, mais il impose une charge de travail importante aux radiologues qui doivent lire un grand nombre de mammographies, dont la majorité ne justifient pas le rappel de la patiente », a déclaré le Dr Lauritzen. « La charge de travail de lecture est encore aggravée lorsque les programmes de dépistage utilisent la double lecture pour améliorer la détection du cancer et diminuer les rappels de faux positifs. »

Rapports sur l'imagerie mammaire et système de données Densité de 2

Images chez une femme qui avait une densité du système de reporting et de données d'imagerie mammaire de 2 et qui avait 57 ans lorsqu'elle a subi un dépistage avec le système d'intelligence artificielle (IA). (A) La vue mammographique numérique plein champ oblique médiolatérale droite montre le marquage fourni par l’IA (carré). Le dépistage a reçu un score élevé à l'examen AI de 10 sur la base de cette lésion avec un score de 89 sur 100. (B) Même image qu'en A, mais avec les constatations des radiologues. En raison du score élevé à l'examen IA, le dépistage a été relu deux fois par deux radiologues, qui ont marqué la même lésion (ovale, A1) que le système IA, ce qui a conduit à un rappel. (C) L’image américaine recadrée montre un petit carcinome invasif (ligne) (4 × 7 mm) qui a été observé au cours du bilan diagnostique. Crédit : Société radiologique d'Amérique du Nord (RSNA)

Conception et méthodes de l'étude

Le Dr Lauritzen et ses collègues ont entrepris de comparer la charge de travail et les performances de dépistage de deux cohortes de femmes ayant subi un dépistage avant et après la mise en œuvre de l'IA.

L'étude rétrospective a comparé deux groupes de femmes âgées de 50 à 69 ans ayant subi un dépistage biennal par mammographie dans la région de la capitale du Danemark.

Dans le premier groupe, deux radiologues ont lu les mammographies de femmes dépistées entre octobre 2020 et novembre 2021 avant la mise en place de l’IA. Les mammographies de dépistage du deuxième groupe de femmes réalisées entre novembre 2021 et octobre 2022 ont été dans un premier temps analysées par IA. Les mammographies jugées probablement normales par l'IA ont ensuite été lues par l'un des 19 radiologues du sein spécialisés à temps plein (appelés lecture unique). Les mammographies restantes ont été lues par deux radiologues (appelée double lecture) avec une aide à la décision assistée par l'IA.

Le système d’IA disponible dans le commerce utilisé pour le dépistage a été formé par des modèles d’apprentissage profond pour mettre en évidence et évaluer les lésions et calcifications suspectes dans les mammographies. Toutes les femmes ayant subi un dépistage mammographique ont été suivies pendant au moins 180 jours. Les cancers invasifs et les carcinomes canalaires in situ (CCIS) détectés lors du dépistage ont été confirmés par biopsie à l'aiguille ou par prélèvement chirurgical.

Résultats de la mise en œuvre de l'IA

Au total, 60 751 femmes ont été dépistées sans IA, et 58 246 femmes ont été dépistées avec le système d’IA. Dans le groupe de mise en œuvre de l’IA, 66,9 % (38 977) des examens préalables étaient à lecture unique et 33,1 % (19 269) étaient à lecture double avec l’aide de l’IA.

Comparé au dépistage sans IA, le dépistage avec le système d’IA a détecté significativement plus de cancers du sein (0,82 % contre 0,70 %) et avait un taux de faux positifs plus faible (1,63 % contre 2,39 %).

« Dans le groupe dépisté par l'IA, le taux de rappel a diminué de 20,5 pour cent et la charge de travail de lecture des radiologues a été réduite de 33,4 pour cent », a déclaré le Dr Lauritzen.

La valeur prédictive positive du dépistage par IA était également supérieure à celle du dépistage sans IA (33,5 % contre 22,5 %). Dans le groupe IA, une proportion plus élevée de cancers invasifs détectés mesuraient 1 centimètre ou moins (44,93 % contre 36,60 %).

Implications et recherches futures

« Tous les indicateurs de performance du dépistage se sont améliorés, à l'exception du taux de ganglions négatifs qui n'a montré aucun signe de changement », a déclaré le Dr Lauritzen.

Le Dr Lauritzen a déclaré que des recherches supplémentaires sont nécessaires pour évaluer les résultats à long terme et garantir que le surdiagnostic n’augmente pas.

« Les radiologues ont généralement accès aux mammographies de dépistage antérieures des femmes, mais pas le système d'IA », a-t-il déclaré. « C'est quelque chose sur lequel nous aimerions travailler à l'avenir. »

Il est également important de noter que tous les pays ne suivent pas les mêmes protocoles et intervalles de dépistage du cancer du sein. Les protocoles américains de dépistage du cancer du sein diffèrent des protocoles utilisés au Danemark.

Martin Lillholm, Ph.D., Elsebeth Lynge, Ph.D., Mads Nielsen, Ph.D., Nico Karssemeijer, Ph.D. et Ilse Vejborg, MD ont collaboré avec le Dr Lauritzen.

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