18%. C’est le taux de cancers supplémentaires détectés par l’intelligence artificielle par rapport aux méthodes traditionnelles. Et cela sans augmenter le nombre de faux positifs.
A l’origine de ce résultat, un travail allemand, l’étude PRAIM. Le plus grand jamais réalisé dans ce domaine. Des chercheurs de l’Université de Lübeck et du Centre médical universitaire du Schleswig-Holstein ont analysé les mammographies de plus de 460 000 femmes entre 2021 et 2023.
Dans le détail, tous les participants ont fait examiner leurs images indépendamment par deux radiologues (c’est la méthode allemande traditionnelle). Cependant, pour la moitié d’entre eux, au moins un des experts a utilisé un outil d’IA pour les assister.
« On espérait simplement prouver que l’IA était aussi efficace que les radiologues », déclare le professeur Alexander Katalinic qui a dirigé cette recherche. ” Les résultats ont dépassé toutes nos attentes. »
L’étude révèle que l’IA a permis d’identifier 6,7 cas de cancer du sein pour 1 000 femmes examinées, contre 5,7 cas pour 1 000 avec les méthodes traditionnelles. Cela équivaut à un cas supplémentaire de cancer détecté pour 1 000 femmes.
Au-delà d’améliorer le diagnostic, cette technologie pourrait alléger considérablement la charge de travail des radiologues. En Allemagne, où 24 millions d’images de mammographies sont analysées chaque année, l’IA pourrait réduire de 15 % le nombre d’examens nécessitant une intervention humaine.
-De l’espoir dans d’autres cancers féminins
Mais le recours à l’intelligence artificielle n’est pas réservé aux tumeurs du sein. Par coïncidence, parallèlement à la publication de l’étude PRAIM, un autre ouvrage était publié, cette fois suédois et axé sur le cancer de l’ovaire.
Cette étude menée par l’Institut Karolinska démontre une fois de plus que l’IA peut surpasser les experts humains. L’analyse de 17 000 images échographiques de 3 652 patients dans 20 hôpitaux de huit pays a montré un taux de précision de 86,3 % pour l’IA, contre 82,6 % pour les experts et 77,7 % pour les examinateurs moins expérimentés. L’IA pourrait ainsi compenser le manque d’experts en échographie, réduire les interventions inutiles et accélérer les diagnostics, notamment dans les cas complexes.
Source : https://www.nature.com/articles/s41591-024-03408-6 – https://www.nature.com/articles/s41591-024-03329-4
