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L’étude, publiée dans la revue  Nature mercredi, est la dernière à montrer que l’intelligence artificielle (IA) a le potentiel d’améliorer la précision de l’évaluation du cancer du sein, qui affecte une femme sur huit dans le monde. 

Les radiologues ignorent environ 20% des cancers du sein à la mammographie, selon l’American Cancer Society, et la moitié de toutes les femmes qui subissent des tests de dépistage sur une période de 10 ans ont un faux résultat positif.

Les résultats de l’étude, développés avec l’unité DeepMind AI d’Alphabet Inc., qui a fusionné avec Google Health en septembre, représentent une percée dans le potentiel de détection précoce du cancer du sein, a déclaré Mozziyar Etemadi, l’un de ses co-auteurs de Médecine du Nord-Ouest à Chicago.

L’équipe, qui comprenait des chercheurs de l’Imperial College de Londres et du National Health Service du Royaume-Uni, a formé le système pour identifier les cancers du sein dans des dizaines de milliers de mammographies.

Ils ont ensuite comparé les performances du système avec les résultats réels d’un ensemble de 25 856 mammographies au Royaume-Uni et 3 097 aux États-Unis.

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L’étude a montré que le système d’intelligence artificielle pouvait identifier les cancers avec un degré de précision similaire à celui des radiologues experts, tout en réduisant le nombre de faux positifs de 5,7% dans le groupe basé aux États-Unis et en 1,2% dans le groupe basé au Royaume-Uni.

Elle a également réduit le nombre de faux négatifs, où les tests sont classés par erreur comme normaux, de 9,4% dans le groupe américain et de 2,7% dans le groupe britannique.

Ces différences reflètent la façon dont les mammographies sont lues. Aux États-Unis, seul un radiologue lit les résultats et les examens sont effectués tous les un ou deux ans. Au Royaume-Uni, les examens ont lieu tous les trois ans et chacun est lu par deux radiologues. En cas de désaccord, un tiers est consulté.

« Signes subtils »

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Dans un test séparé, le groupe a été confronté au système d’intelligence artificielle contre six radiologues et a constaté qu’il les dépassait dans la détection précise des cancers du sein.

Connie Lehman, chef du service d’imagerie mammaire au Harvard Massachusetts General Hospital, a déclaré que les résultats étaient conformes aux conclusions de plusieurs groupes utilisant l’intelligence artificielle pour améliorer le dépistage du cancer lors des mammographies, y compris la leur. 

La notion d’utiliser des ordinateurs pour améliorer le diagnostic du cancer est vieille de plusieurs décennies, et les systèmes de détection assistée par ordinateur (CAD) sont courants dans les cliniques de mammographie, mais les programmes de CAD n’ont pas amélioré les performances dans la pratique clinique.

Le problème, a déclaré Lehman, est que les programmes de CAO actuels ont été formés pour identifier les choses que les radiologues humains peuvent voir, tandis qu’avec l’intelligence artificielle, les ordinateurs apprennent à détecter les cancers sur la base des résultats réels de milliers de mammographies.

Cela a le potentiel de « dépasser la capacité humaine à identifier des signaux subtils que l’œil et le cerveau humains ne sont pas capables de percevoir », a ajouté Lehman.

Bien que les ordinateurs n’aient pas été « super utiles » jusqu’à présent, « ce que nous avons montré au moins dans des dizaines de milliers de mammographies, c’est que l’outil peut réellement prendre une décision très éclairée », a déclaré Etemadi.

L’étude présente certaines limites. La plupart des tests ont été effectués à l’aide du même type d’équipement d’imagerie, et le groupe américain contenait de nombreux patients atteints de cancers du sein confirmés.

Fondamentalement, l’équipe n’a pas encore montré que l’outil améliore les soins aux patients, a déclaré la Dre Lisa Watanabe, directrice médicale de CureMetrix, dont le programme de mammographie en intelligence artificielle a obtenu l’approbation des États-Unis l’année dernière.

« Le logiciel d’intelligence artificielle n’est utile que s’il déplace vraiment le cadran pour le radiologue », a-t-il déclaré.

Etemadi a convenu que ces études sont nécessaires, tout comme l’approbation réglementaire, un processus qui pourrait prendre plusieurs années.



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