Les mammographies, avec l'aide de modèles d'intelligence artificielle (IA), peuvent révéler bien plus que le cancer, selon une étude présentée à la session scientifique annuelle de l'American College of Cardiology (ACC.25). Les résultats mettent en évidence comment ces outils d'importance de dépistage du cancer peuvent également être utilisés pour évaluer la quantité d'accumulation de calcium dans les artères du tissu mammaire – un indicateur de la santé cardiovasculaire.
Les centres américains de contrôle et de prévention des maladies recommandent que les femmes d'âge moyen et plus âgées obtiennent une mammographie – une radiographie du sein – pour dépister le cancer du sein tous les un ou deux ans. Environ 40 millions de mammographies sont effectuées aux États-Unis chaque année. Bien que les calcifications de l'artère mammaire puissent être visibles sur les images résultantes, les radiologues ne quantifient généralement ni ne signalent ces informations aux femmes ou à leurs cliniciens. La nouvelle étude, qui a utilisé une technique d'analyse d'image IA non utilisée auparavant sur les mammographies, montre comment l'IA peut aider à combler cette lacune en analysant automatiquement la calcification artérielle du sein et en traduisant les résultats en un score de risque cardiovasculaire.
Nous voyons l'occasion pour les femmes de se faire dépister le cancer et d'obtenir également un écran cardiovasculaire de leurs mammographies. Notre étude a montré que la calcification artérielle du sein est un bon prédicteur pour les maladies cardiovasculaires, en particulier chez les patientes de moins de 60 ans. Si nous sommes en mesure de dépister et d'identifier ces patients tôt, nous pouvons les référer à un cardiologue pour une évaluation supplémentaire des risques. «
Theo Dapamede, MD, PhD, boursier postdoctoral à l'Université Emory à Atlanta et auteur principal de l'étude
Les maladies cardiaques sont la principale cause de décès aux États-Unis mais restent sous-diagnostiqués chez les femmes et il y a également une sensibilisation à la traîne. Les chercheurs ont déclaré que l'utilisation d'outils de dépistage des mammographies en AI pourrait aider à identifier davantage de femmes avec des signes précoces de maladies cardiovasculaires en profitant mieux des tests de dépistage que de nombreuses femmes reçoivent régulièrement.
Une accumulation de calcium dans les vaisseaux sanguins est un signe de dommages cardiovasculaires associés aux maladies cardiaques ou vieillissantes à un stade précoce. Des études antérieures ont montré que les femmes avec une accumulation de calcium dans les artères sont confrontées à un risque de 51% de maladie cardiaque et d'accident vasculaire cérébral.
Pour développer l'outil de dépistage utilisé pour cette étude, les chercheurs ont formé un modèle d'IA d'apprentissage en profondeur pour segmenter les vaisseaux calcifiés dans les images de mammographie – qui apparaissent sous forme de pixels brillants sur les rayons X – et calculent le risque futur d'événements cardiovasculaires basés sur les données obtenues à partir des données électroniques des enregistrements de santé. L'approche de segmentation est ce qui sépare ce modèle des modèles d'IA précédents développés pour analyser les calcifications de l'artère mammaire. Les chercheurs ont déclaré que le modèle est également renforcé par son utilisation d'un grand ensemble de données pour la formation et les tests, qui comprenait des images et des dossiers de santé de plus de 56 000 patients qui avaient une mammographie chez Emory Healthcare entre 2013 et 2020 et ont eu au moins cinq ans de données de dossier de santé électronique de suivi.
« Les progrès de l'apprentissage en profondeur et de l'IA ont rendu beaucoup plus possible d'extraire et d'utiliser plus d'informations d'images pour informer le dépistage opportuniste », a déclaré Dapamede.
Les résultats globaux ont montré que le nouveau modèle a bien fonctionné pour caractériser le risque cardiovasculaire des patients comme faible, modéré ou sévère en fonction des images de mammographie. Après avoir calculé le risque de mourir à cause de toute cause ou souffrant d'une crise cardiaque aiguë, d'un accident vasculaire cérébral ou d'une insuffisance cardiaque à deux ans et cinq ans, le modèle a montré que le taux de ces événements cardiovasculaires graves augmentait avec le niveau de calcification artérielle du sein dans deux des trois catégories d'âge évaluées – les femmes de plus en plus de 60 ans et 60 à 80 ans, mais pas chez les femmes plus âgées. Interventions, ont déclaré les chercheurs.
Les résultats ont également montré que les femmes ayant le plus haut niveau de calcification artérielle du sein (au-dessus de 40 mm2) avait un taux de survie sans événement nettement inférieur à ceux qui ont le niveau le plus bas (inférieur à 10 mm2). Par exemple, 86,4% de ceux avec la calcification artérielle mammaire la plus élevée ont survécu pendant cinq ans, contre 95,3% de ceux avec le niveau de calcification le plus bas. Cela se traduit par environ 2,8 fois le risque de décès dans les cinq ans chez les patientes présentant une calcification artérielle du sein sévère par rapport à celles avec peu ou pas de calcification artérielle du sein.
Le modèle d'IA a été développé comme une collaboration entre Emory Healthcare et Mayo Clinic et n'est pas actuellement disponible pour une utilisation. S'il transmet la validation externe et obtient l'approbation de la US Food and Drug Administration, les chercheurs ont déclaré que l'outil pourrait être disponible dans le commerce pour d'autres systèmes de soins de santé pour intégrer dans la transformation de la mammographie de routine et les soins de suivi. Les chercheurs prévoient également d'explorer comment des modèles d'IA similaires pourraient être utilisés pour évaluer les biomarqueurs pour d'autres conditions, tels que la maladie des artères périphériques et les maladies rénales, qui pourraient être extraites des mammographies.
