Un modèle de risque de cancer du sein basé sur une mammographie peut conduire à de meilleures directives de dépistage

28 janvier 2021 – Nouvel algorithme d’apprentissage automatique basé sur Mammographie Le risque de cancer du sein chez les femmes peut être estimé plus précisément que les modèles de risque actuels, selon le Dr. une étude de la part de Adam Yala Et collègues. L’algorithme, qui a été testé avec des ensembles de données de trois grands hôpitaux du monde entier, pourrait aider les médecins à concevoir des directives de dépistage du cancer du sein qui répondent au besoin de détection précoce tout en minimisant les faux positifs, les coûts des tests et d’autres problèmes associés à la sur-vérification. La mammographie est la méthode la plus courante de dépistage du cancer du sein, avec plus de 39 millions d’interventions effectuées aux États-Unis chaque année. Cependant, son adoption généralisée ne s’est pas déroulée sans controverse. Les critiques affirment qu’un dépistage approfondi entraîne des coûts médicaux inabordables, une anxiété accrue des patients et un taux élevé de faux positifs. D’un autre côté, les partisans des tests répétés soutiennent qu’il est essentiel de détecter les tumeurs le plus tôt possible, et le désaccord a conduit à des directives incohérentes sur le moment de commencer le scan et à quelle fréquence. Yala et al.Hypothèse que l’amélioration de la précision des modèles de risque qui guident les lignes directrices peut conduire à de meilleures recommandations. Ils ont conçu et formé un nouveau modèle appelé Mirai, qui intègre des données de mammographies pour produire des évaluations cohérentes du risque de cancer du sein à plusieurs moments, par exemple en un an ou 5 ans. Lors de tests indépendants utilisant les données de 106 615 patients de trois hôpitaux situés aux États-Unis, en Suède et à Taiwan, Mirai a identifié 41,5% des patients qui développeraient un cancer dans les 5 ans. En revanche, les approches actuelles sont comme Terrier Kosik Les modèles hybrides d’apprentissage profond ne représentaient que 22,9% et 36,1% des patients, respectivement. Mirai a également été efficace à travers les races et les ethnies, soutenant sa capacité à guider les directives de dépistage pour une population vaste et diversifiée.

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