L’actualité numérique des industries de santé

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    Etudes

    Dépistage du cancer du sein: une intelligence artificielle supérieure à des spécialistes

    LONDRES (TICpharma) - Un nouveau système d'intelligence artificielle appliqué au dépistage du cancer du sein s'est montré supérieur à des spécialistes en termes de sensibilité et spécificité, et pourrait permettre de diminuer la charge de travail des lecteurs de mammographie, dans une étude publiée dans Nature le 2 janvier.

    Scott Mayer McKinney de Google Health à Palo Alto et ses collègues de plusieurs centres de recherche rappellent que des systèmes informatisés d'aide à l'interprétation des clichés de mammographie ont été développés dès les années 1990 mais qu'en pratique réelle, ils ont été de peu d'utilité, n'améliorant pas les résultats.

    Ils ont cherché à en développer un en travaillant sur une base de données britannique de 25.856 mammographies, puis en confirmant les capacités de leur système sur une autre base de données américaine de 3.097 mammographies, dont la moitié provenait de femmes qui ont eu une biopsie.

    Comparé aux lecteurs de mammographies de la base britannique, l'intelligence artificielle a amélioré la spécificité de 1,2% (94,1% au lieu de 92,9%) et la sensibilité de 2,7% (65,4% au lieu de 62,7%) en première lecture. En deuxième lecture le résultat était équivalent.

    Sur la base de données américaine, qui était différente puisqu'"enrichie" en patientes ayant eu une biopsie, la spécificité était améliorée de 5,7% (86,5% au lieu 80,8%) et la sensibilité de 9,4% (57,5% au lieu de 48,1%).

    Les chercheurs indiquent que dans une comparaison avec 6 radiologues sur une sélection de 500 mammographies, le système s'est montré supérieur dans tous les cas.

    L'IA a aussi fait des erreurs. Mais les auteurs ont également constaté que dans les cas de désaccord entre l'IA et les cliniciens, quand l'IA identifiait un cancer qui avait été manqué par les cliniciens, il s'agissait toujours d'un cancer invasif; quand c'était l'IA qui avait manqué un cancer, il s'agissait une fois sur deux d'un cancer in situ. Mais globalement, l'IA et les cliniciens identifiaient des profils de cancers différents; d'où l'intérêt de les associer.

    Selon les chercheurs, ce type de système "pourrait être utilisé pour réduire la charge de travail du processus de double lecture, tout en préservant la qualité".

    Ils ont testé cette possibilité dans une expérience où l'intelligence artificielle était utilisée après la première lecture. Quand l'IA était d'accord avec le premier lecteur il n'y avait pas de seconde lecture et seulement quand il y avait désaccord, une seconde lecture était faite. L'efficacité de ce système a été similaire à la double lecture de tous les clichés, mais avec l'avantage de diminuer de 88% la charge de travail de seconde lecture.

    Un autre intérêt potentiel serait d'apporter "un feedback automatisé immédiat au cours du processus de dépistage".

    Ils notent également que la plus grande spécificité de l'IA pourrait permettre de réduire les rappels de patientes et les biopsies inutiles. Et la plus grande sensibilité permettrait de dépister plus tôt certaines tumeurs.

    Il faut maintenant passer à des études prospectives pour préciser les avantages et la place de cette nouvelle technologie dans le processus de dépistage organisé.

    (Nature, publication en ligne du 2 janvier)

    François Boissier

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