L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) d’appoint a doublé la valeur prédictive positive (PPV) des examens de mammographie numérique (DM) dans l’ensemble et a conduit à une précision supérieure à 90 % pour la DM et la tomosynthèse mammaire numérique (DBT) dans la détection du cancer du sein chez les femmes avec un taux élevé risque, selon les résultats de recherche présentés récemment à la conférence du Congrès européen de radiologie (ECR) à Vienne, en Autriche.
Pour le étude, les chercheurs ont comparé l’utilisation de l’IA d’appoint (Transpara® version 1.7.0, ScreenPoint Medical) chez 11 988 femmes (entre 50 et 74 ans) ayant subi des examens de dépistage du DM ou du DBT par rapport à 16 555 femmes dépistées avec du DM ou du DBT l’année précédente sans Prise en charge de l’IA. Dans le groupe AI, 5 049 femmes ont subi un dépistage du DM avec le dispositif Hologic Selenia et 6 949 femmes ont subi un dépistage DBT avec le dispositif Hologic Selenia Dimensions, selon l’étude. Pour la cohorte non IA, 7 229 femmes ont eu un dépistage du DM et 9 326 femmes ont eu un DBT.
Les chercheurs ont découvert que la combinaison d’IA et de DM avait un taux global de détection du cancer de 8,1/1000 par rapport à 5,1/1000 pour le DM seul et avait un taux de précision de 95,1% pour détecter la malignité chez les patientes présentant un risque élevé de cancer du sein. Selon les auteurs de l’étude, l’IA complémentaire a également doublé la valeur prédictive positive (VPP) globale du DM (12,2 %) par rapport au DM seul (6,1 %).
Pour les patients atteints de DBT et d’IA, les chercheurs ont rapporté un taux de détection du cancer de 9,6/1000 et une VPP de 16,5 %, contre 5,8/1000 et 13,1 %, respectivement, pour le DBT seul. Pour le groupe à risque élevé, les auteurs de l’étude ont déclaré que la combinaison de la DBT et de l’IA a correctement diagnostiqué 92,5 % des cancers du sein.
“L’intelligence artificielle en tant que support pour les lectures dans la pratique du dépistage du cancer du sein augmente le taux de détection du cancer et la valeur prédictive positive pour le DM et le DBT”, a noté Esperanza Elias Cabot, MD, qui est affiliée à l’unité du cancer du sein du département de radiologie de l’hôpital. Universitario Reina Sofia à Cordoue, Espagne.
(Note de l’éditeur : pour un contenu connexe, voir « Tomosynthèse mammaire numérique et densité mammaire : ce qu’une nouvelle étude révèle » et « L’étude sur la mammographie de Medicare montre que les femmes noires avaient moins d’accès initial aux progrès de l’imagerie que les femmes blanches. »)
Le Dr Cabot a également noté une diminution de 1,7 % du taux de rappel avec l’IA et le DM d’appoint (6,6 %) par rapport au DM seulement 8,3 %). Elle a également souligné une augmentation de 1,4 % du taux de rappel pour le DBT et l’IA (5,8 %) par rapport au DBT seul (4,4 %).
Sur les quatre lésions manquées par AI/DBT mais détectées par les radiologues dans le groupe à haut risque, le Dr Cabot a déclaré que deux étaient des carcinomes invasifs avec distorsion architecturale et les deux autres étaient des masses de carcinome canalaire invasif. Deux lésions manquées par AI/DM dans le groupe à haut risque comprenaient une masse de carcinome canalaire invasif et un carcinome canalaire in situ avec distorsion architecturale, selon l’étude.
Référence
1. Cabot EE. L’intelligence artificielle (IA) améliore les performances de dépistage du cancer du sein pour la mammographie numérique et la tomosynthèse mammaire numérique. Présenté au Congrès européen de radiologie, du 1er au 5 mars, Vienne, Espagne. Disponible à: . Consulté le 6 mars 2023.
