Un logiciel d’IA prédit un tiers des cas de cancer du sein jusqu’à deux ans avant le diagnostic
Des recherches émergentes suggèrent que l’utilisation complémentaire de l’intelligence artificielle (IA) dans le dépistage par mammographie identifie avec précision un risque élevé de cancer jusqu’à deux ans avant le diagnostic chez plus d’un tiers des femmes atteintes d’un cancer précancéreux ou d’intervalle.
Pour l’étude rétrospective, récemment publiée dans Rayons X, les chercheurs ont évalué l’utilisation du logiciel d’assistance à l’IA Transpara version 1.7.0 (ScreenPoint Medical) pour les examens de mammographie effectués avant le diagnostic chez 1 016 patientes atteintes d’un cancer du sein détecté par dépistage et 586 patientes atteintes d’un cancer du sein à intervalles. Sur la base des caractéristiques mammographiques, les chercheurs ont utilisé un logiciel d’intelligence artificielle pour attribuer des scores de risque élevé (10), de risque intermédiaire (8-9) et de risque faible (1-7) de malignité potentielle, selon l’étude.
Pour les mammographies réalisées deux ans ou moins avant la détection du cancer du sein, les chercheurs ont découvert que le programme d’IA attribuait un score de malignité à haut risque de 10 pour 38,3 % de ces cas. Pour les mammographies réalisées jusqu’à 2 ans avant le diagnostic d’intervalle du cancer du sein, le programme d’IA a noté un risque élevé de malignité dans 39,4 % de ces cas.
Ici, on peut voir des vues mammographiques des images crânio-caudales gauche (à droite) et oblique latérale gauche (à gauche) prises quatre ans avant le diagnostic de cancer du sein invasif chez une femme de 57 ans. Le système de notation de l’intelligence artificielle (IA) a indiqué un risque élevé de cancer (score AI 10) avec ces images, lors des mammographies de dépistage 2 ans avant le diagnostic et avec les mammographies détectant le cancer du sein. (Photos gracieuseté de Rayons X.)
« …Nous avons constaté que plus d’un cas de cancer sur trois détecté par le dépistage et que le cancer présentait un score de risque d’intelligence artificielle (IA) de 10 au pré-dépistage. » Cela indique la capacité de l’IA à détecter le cancer du sein à un stade précoce, ce qui peut conduire à un traitement moins nocif pour les patients concernés », a écrit le co-auteur de l’étude Solveig Hofvind, Ph.D., affilié à la Division du dépistage du cancer du sein du Registre du cancer de Norvège et professeur de radiographie à l’École des sciences appliquées de l’Université. d’Oslo et d’Akershus, à Oslo, en Norvège, et ses collègues.
Les auteurs de l’étude ont également noté que 23 pour cent des cas de cancer du sein détectés et 23,4 pour cent des cas de cancer du sein d’intervalle ont été identifiés comme présentant un risque élevé de malignité lors des mammographies réalisées quatre ans avant le diagnostic.
Trois repas principaux
- La capacité de l’intelligence artificielle à détecter précocement. L’étude montre que le programme d’IA peut identifier avec précision les risques élevés de cancer dans les mammographies réalisées deux ans avant le diagnostic du cancer du sein dans plus de 38 pour cent des cancers détectés par dépistage et plus de 39 pour cent des cancers d’intervalle. Cela indique le potentiel de l’intelligence artificielle pour faciliter la détection précoce du cancer du sein.
- L’importance des scores de risque de l’IA. Des scores d’IA à haut risque de 10, en particulier en cas de calcifications, étaient associés à une probabilité accrue de détecter des cancers associés. Cela suggère que les scores de risque de l’IA pourraient aider à identifier les conditions pouvant nécessiter une évaluation minutieuse et conduire à une détection précoce du cancer.
- Limites de l’étude. Il est important de prendre en compte les limites de l’étude, notamment le recours à un seul fournisseur pour les dépistages par mammographie et la limitation de la population étudiée aux femmes norvégiennes. Il peut être difficile d’extrapoler les résultats à une population plus large et des recherches supplémentaires sont nécessaires pour explorer la relation entre la localisation du cancer et les marqueurs de l’IA.
Comparativement aux femmes présentant des scores d’IA à faible risque compris entre 1 et 7 dans le groupe du cancer du sein détecté par dépistage, les chercheurs ont noté que les calcifications seules ou la combinaison de calcifications et de densité mammaire étaient plus répandues chez les femmes présentant des scores d’IA à haut risque. .
Pour les mammographies réalisées jusqu’à 2 ans avant le diagnostic de cancer détecté au dépistage, une densité avec calcifications a été observée chez 13,6% des patientes avec un score AI de 10 contre 4,7% des patientes avec un score AI de 1 à 7. Les chercheurs ont constaté que 15,8 % des patients présentant des scores d’IA à haut risque n’avaient que des calcifications, contre 7,8 % de ceux ayant des scores d’IA à faible risque.
« Il peut être important de rappeler les femmes présentant des calcifications qui obtiennent un score de 10 pour évaluation, car cela peut conduire à une détection précoce de cancers associés », ont noté Hovind et ses collègues. « Cependant, la proportion de calcifications et un score AI de 10 devraient également être étudiés chez les femmes indemnes de maladie, car ils peuvent influencer le taux de résultats de dépistage faussement positifs (appelés résultat négatif). »
(Note de l’éditeur : pour un contenu connexe, voir « Le modèle d’apprentissage profond basé sur la mammographie facilite une détection plus élevée du cancer du sein lors du dépistage par IRM » et « Une vaste étude sur la mammographie suggère que l’IA est équivalente aux radiologues effectuant des lectures recto-verso » pour les examens » et « Nouvelles sur la mammographie : FDA approuve un programme d’intelligence artificielle pour détecter la calcification artérielle du sein. »)
Concernant les limites de l’étude, les auteurs notent qu’un seul fournisseur a été utilisé pour les examens mammographiques et que le groupe d’étude, composé de femmes norvégiennes, peut limiter l’extrapolation des résultats de l’étude à une population plus large. Les chercheurs ont reconnu qu’un manque de clarté sur la relation entre la localisation du cancer et les marqueurs de l’IA pourrait avoir affecté les résultats de l’étude.
