Des études de mammographie assistée par IA montrent une détection accrue des cancers du sein agressifs

Des recherches récentes provenant de plusieurs pays ont examiné comment l'intelligence artificielle (IA) peut soutenir le dépistage du cancer du sein en améliorant la détection des cancers agressifs qui peuvent être manqués entre les mammographies régulières.

Les cancers du sein d'intervalle, qui sont diagnostiqués entre les rondes de dépistage programmées, sont souvent associés à des résultats moins favorables par rapport aux cancers détectés lors du dépistage de routine. Ces cancers d'intervalle peuvent inclure des erreurs de lecture manquées, des signes minimes, des cancers occultes et de véritables cancers d'intervalle qui n'étaient pas visibles au moment du dépistage.

En Suède, l'essai MASAI a impliqué plus de 100 000 femmes et a comparé la mammographie assistée par IA avec l'approche standard de double lecture. L'essai a révélé que 81 % des cancers dans le groupe IA ont été détectés lors du dépistage, contre 74 % dans le groupe témoin, sans augmentation des résultats faussement positifs.

L'essai MASAI a également rapporté une réduction du nombre de cancers agressifs ou avancés diagnostiqués entre les rondes de dépistage lorsque le dépistage assisté par IA était utilisé. Le système IA de cet essai a attribué des niveaux de risque aux mammographies, dirigeant les cas à faible risque vers une lecture simple et les cas à risque élevé vers une double lecture, tout en mettant en évidence les zones suspectes pour un examen plus approfondi.

Ce que montrent les chiffres

• Au Royaume-Uni, un outil IA a identifié jusqu'à 42,4 % des cancers d'intervalle en signalant les 20 % de scores de risque les plus élevés
• Une étude de l'UCLA a révélé que l'IA avait signalé 90 % des cancers d'intervalle dus à des erreurs de lecture dans près de 185 000 mammographies
• Des recherches allemandes ont montré que l'IA détectait et localisait 27,5 % des cancers d'intervalle faussement négatifs et à signes minimes avec une spécificité de 99 %.

Une étude rétrospective au Royaume-Uni a utilisé un outil IA appelé Mirai pour attribuer des scores de risque à plus de 134 000 mammographies de dépistage. Cette étude a révélé que l'IA pouvait identifier jusqu'à 42,4 % des cancers d'intervalle en se concentrant sur les 20 % de femmes ayant les scores de risque les plus élevés, ce qui a entraîné un taux de détection supplémentaire de 1,7 pour 1 000 femmes dépistées.

L'étude dirigée par l'UCLA aux États-Unis a analysé près de 185 000 mammographies et a constaté que l'IA avait signalé 90 % des cancers d'intervalle qui avaient été manqués en raison d'erreurs de lecture, ainsi que des pourcentages élevés d'autres types de cancers d'intervalle. L'étude a estimé que l'utilisation de l'IA dans le dépistage pourrait réduire les cancers d'intervalle visibles mammographiquement d'environ 30 %.

Des chercheurs allemands ont mené une analyse rétrospective couvrant plus d'une décennie de données de dépistage. Ils ont découvert qu'avec une spécificité de 99 %, l'IA pouvait détecter et localiser correctement 27,5 % des cancers d'intervalle faussement négatifs et à signes minimes, et 21,1 % des cas avancés ou métastatiques qui étaient rétrospectivement visibles. La même étude a rapporté que l'IA a correctement localisé 2,8 % des véritables cancers d'intervalle, qui sont ceux non visibles lors du dépistage précédent.

À travers ces études, l'utilisation de l'IA dans le dépistage mammographique a été associée à des taux de détection plus élevés des cancers d'intervalle, en particulier ceux qui sont plus agressifs ou avancés. Les résultats suggèrent que les outils IA pourraient aider à identifier des cancers qui seraient autrement manqués entre les dépistages de routine, sans augmenter les faux positifs selon les données des essais.

* Cet article est basé sur des informations publiquement disponibles au moment de la rédaction.