Au total, l’IA a découvert 204 cas de cancer du sein qui autrement n’auraient pas été détectés par une analyse humaine, ont indiqué les auteurs de l’étude. Il est possible que d’autres cas aient été manqués lorsque le radiologue a jugé qu’il n’était pas approprié d’examiner les images signalées par l’IA, ajoutent-ils.
La mammographie, commente le Dr Matthew Seidler, chef de la section d’imagerie mammaire au service de radiologie du CHUM, « est la seule modalité de dépistage qui a démontré qu’elle réduisait la mortalité due au cancer du sein ».
« Mais ce n’est pas un examen parfait », se souvient-il. La sensibilité de la mammographie est d’environ 87 %. Et on sait que c’est un test moins efficace chez les femmes qui ont une densité élevée (…). Il y a donc des limites à la mammographie, d’où l’idée que le recours à l’IA pourrait augmenter les performances de cet examen non seulement pour détecter davantage de cancers, mais aussi pour qu’il y en ait moins de faux. alarmes. »
L’étude a porté sur quelque 500 000 femmes participant à un programme de détection du cancer du sein en Allemagne. Ce programme prévoit que toutes les images seront lues par deux radiologues. Si l’un d’eux détecte une anomalie, les images sont envoyées à un troisième spécialiste.
Les auteurs de l’étude voulaient savoir quelle contribution l’IA pourrait apporter à ce processus. Sans l’aide de l’IA, les médecins ont détecté six cas de cancer du sein pour mille patientes étudiées. Avec l’IA, sept cas ont été détectés, soit une augmentation de 17,6%.
Il y avait également moins de résultats faussement positifs dans le groupe IA, c’est-à-dire des résultats qui éveillent des soupçons de cancer mais qui se révèlent finalement n’être qu’une fausse alerte.
Cela suggère « que l’IA pourrait améliorer la détection du cancer (…) en détectant plus tôt les cancers détectés lors du prochain cycle de dépistage, dont certains sont visibles rétrospectivement sur les mammographies d’un cycle de dépistage précédent », ont-ils déclaré. écrivent les auteurs de l’étude dans la revue Nature Medicine.
Même si ces résultats sont prometteurs, dit le Dr Seidler, il faut garder en tête que l’utilisation de l’IA pour détecter le cancer du sein, notamment au CHUM où il travaille, demeure « embryonnaire ». Pour le moment, les outils en place servent principalement à améliorer la qualité des images.
On ne peut pas non plus tenir pour acquis que les résultats obtenus en Allemagne seraient reproductibles dans d’autres populations, a-t-il souligné, notamment au Québec et au Canada.
“Nous entendons parfois dire qu’à l’avenir, certaines tâches seront entièrement effectuées par logiciel”, a déclaré le Dr Seidler. Mais je pense que les algorithmes d’intelligence artificielle vont plutôt aider et soutenir la performance des radiologues, pour pouvoir aider davantage de patients.
De nombreux efforts sont également consacrés au développement d’outils capables d’identifier les patients les plus à risque, a-t-il ajouté. Certains algorithmes d’intelligence artificielle peuvent par exemple prédire qu’une patiente, à partir des résultats de sa mammographie, présente un risque très élevé de cancer du sein au cours des cinq prochaines années.
“Mais pour une autre patiente, nous ne craignons pas qu’elle développe un cancer du sein, alors peut-être que cette patiente pourrait être dépistée tous les deux ou trois ans au lieu de chaque année”, a conclu le Dr Seidler.
