La combinaison de systèmes d’intelligence artificielle (IA) pour le risque de cancer du sein à court et à long terme pourrait permettre d’améliorer l’évaluation du risque de cancer. C’est ce que suggère une étude publiée dans la Revue Radiology, menée par des chercheurs danois et néerlandais.
La plupart des programmes de dépistage du cancer du sein adoptent une approche universelle et utilisent des modèles de deep learning à partir de la mammographie afin d’améliorer la précision de l’évaluation du risque de cancer du sein et permettre des diagnostics, et donc des prises en charge plus précoces.
Identifier les risques à court et long terme de cancer du sein à partir de la mammographie
Mais voilà que des chercheurs tentent d’appliquer à ces procédures diagnostiques plusieurs outils d’IA. Dans un article publié dans la Revue Radiology, une équipe danoise et hollandaise pilotée par le Pr Andreas D. Lauritzen, du Département d’informatique de l’Université de Copenhague (Danemark), combine plusieurs systèmes pour déterminer les risques à court et long terme de cancer du sein.
« Environ 1 femme sur 10 développe un cancer du sein au cours de sa vie, précise le Pr Lauritzen. Ces dernières années, l’IA a été étudiée dans le but de diagnostiquer le cancer du sein plus tôt en détectant automatiquement les cancers du sein lors des mammographies et en mesurant le risque de cancer du sein futur. »
Des modèles d’IA de diagnostic et d’autres d’IA de texture
Il existe en effet désormais une variété d’outils d’IA diagnostiques pour aider à détecter les lésions suspectes sur les mammographies et qui sont bien adaptés pour estimer le risque de cancer du sein à court terme. Les modèles d’IA de texture, capables d’identifier la densité mammaire, sont plus adaptés au risque de cancer du sein à long terme.
« Il est important de permettre une évaluation fiable et robuste du risque de cancer du sein à l’aide des informations provenant de la mammographie de dépistage », ajoute le Pr Lauritzen. Pour cette étude, les chercheurs ont essayé de déterminer si un outil d’IA diagnostique disponible dans le commerce et un modèle d’IA de texture, formés séparément puis combinés, pouvaient améliorer l’évaluation du risque de cancer du sein.
Une base néerlandaise de plus de 39 000 examens a été utilisée pour former les modèles de deep learning. Les modèles de risque à court et à long terme ont été combinés à l’aide d’un réseau neuronal à trois couches. Le modèle d’IA combiné a été testé sur un groupe d’étude de plus de 119 000 femmes incluses dans un programme de dépistage du cancer du sein dans la région de Copenhague entre novembre 2012 et décembre 2015. L’âge moyen des femmes était de 59 ans.
Les modèles d’IA combinés amélioreraient le l’évaluation globale du risque de cancer du sein
Comparé aux modèles de diagnostic et de texture seuls, le modèle d’IA combiné a montré une évaluation globale améliorée du risque pour la détection du cancer à intervalles et à long terme. Utiliser l’IA pour identifier le risque de cancer du sein chez une femme à partir d’une seule mammographie entraînera non seulement une détection plus précoce du cancer, mais pourra également alléger la pression sur le système de santé en raison de la pénurie mondiale de radiologues du sein spécialisés.
« Les modèles de risque cliniques de pointe actuels nécessitent de multiples tests tels que des analyses de sang, des tests génétiques, une mammographie et le remplissage de questionnaires approfondis, ce qui augmenterait considérablement la charge de travail de la clinique de dépistage, conclut le Lauritzen. Grâce à notre modèle, le risque peut être évalué avec les mêmes performances que les modèles de risque clinique, mais en quelques secondes après le dépistage et sans introduire de frais généraux dans les centres d’imagerie médicale. »
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2023-09-02 10:55:49
