Un modèle d'intelligence artificielle (IA) basé sur l'image pour prédire le risque de cancer du sein sur cinq ans a fourni une stratification du risque plus forte et plus précise que l'évaluation de la densité mammaire, selon une nouvelle étude présentée la semaine prochaine lors de la réunion annuelle de la Société radiologique d'Amérique du Nord (RSNA).
L'auteur principal Constance D. Lehman, MD, Ph.D., professeur de radiologie à la Harvard Medical School à Boston, Massachusetts, a déclaré que les méthodes traditionnelles d'évaluation du risque de cancer du sein d'une femme, y compris l'âge, les antécédents familiaux, la génétique et la densité mammaire, sont inadéquates.
« Plus de deux millions de femmes reçoivent un diagnostic de cancer du sein chaque année, et pour la plupart, c'est un véritable choc », a-t-elle déclaré. « Seulement 5 à 10 % des cas de cancer du sein sont considérés comme héréditaires, et la densité mammaire à elle seule est un très faible prédicteur de risque. »
Clairity Breast, le premier modèle de risque de cancer du sein basé sur des images uniquement autorisé par la FDA, a été formé sur 421 499 mammographies provenant de 27 établissements en Europe, en Amérique du Sud et aux États-Unis. L'utilisation de mammographies de femmes ayant développé un cancer et de femmes n'ayant pas développé de cancer au cours des cinq années suivantes a permis au modèle d'IA d'apprendre les modèles et les différences dans les tissus mammaires qui prédisent le risque de cancer. Le modèle a été calibré sur un ensemble de tests indépendants utilisant un réseau neuronal convolutif profond pour générer des probabilités de risque sur cinq ans.
Le modèle est capable de détecter des changements dans le tissu mammaire que l’œil humain ne peut pas voir. C'est un travail que les radiologues ne peuvent tout simplement pas accomplir. Il s’agit d’une tâche distincte de la détection et du diagnostic, et cela ouvrira un tout nouveau domaine de la médecine, en tirant parti de la puissance de l’IA et des informations inexploitées contenues dans l’image. »
Constance D. Lehman, MD, Ph.D., professeur de radiologie, Harvard Medical School
Le modèle a été appliqué à un groupe d'étude de 236 422 mammographies de dépistage 2D bilatérales provenant de cinq sites américains et de 8 810 d'un site européen. Les mammographies ont été acquises entre 2011 et 2017. La densité mammaire rapportée par les radiologues (dense ou non dense) et les résultats du cancer sur cinq ans ont été extraits des dossiers médicaux et des registres de tumeurs, respectivement. Les risques prédits par l'IA ont été classés à l'aide des seuils du National Comprehensive Cancer Network : moyen (moins de 1,7 %), intermédiaire (1,7 à 3,0 %) et élevé (supérieur à 3,0 %).
Les chercheurs ont comparé les catégories de risque à l’aide de modèles statistiques prenant en compte le temps de suivi et la censure.
En tenant compte de la densité mammaire, les femmes du groupe à haut risque d'IA présentaient une incidence de cancer plus de quatre fois supérieure à celle des femmes du groupe à risque moyen (5,9 % contre 1,3 %). En revanche, la densité mammaire seule ne présentait qu’une séparation modeste (3,2 % pour les seins denses contre 2,7 % pour les seins non denses).
« Les résultats de cette analyse à grande échelle démontrent que les modèles de risque de l'IA fournissent une stratification du risque beaucoup plus forte et plus précise pour la prévision du cancer sur cinq ans que la seule densité mammaire », a déclaré la première auteure et présentatrice Christiane Kuhl, MD, Ph.D., directrice du département de radiologie diagnostique et interventionnelle de l'hôpital universitaire RWTH Aix-la-Chapelle, en Allemagne. « Nos résultats soutiennent l'utilisation de l'IA uniquement basée sur l'image en complément des marqueurs traditionnels soutenant une approche plus personnalisée du dépistage. »
L'American Cancer Society recommande actuellement que les femmes présentant un risque moyen aient la possibilité de commencer un dépistage annuel du cancer du sein par mammographie à l'âge de 40 ans. Cependant, les femmes de moins de 40 ans constituent le groupe qui connaît la croissance la plus rapide chez les personnes diagnostiquées d'un cancer du sein et d'une maladie avancée.
« Un score de risque basé sur l'image de l'IA peut nous aider à identifier les femmes à haut risque avec plus de précision que les méthodes traditionnelles et à déterminer qui pourrait avoir besoin d'un dépistage à un âge plus précoce », a déclaré le Dr Lehman. « Nous dépistons déjà certaines femmes dans la trentaine lorsqu'elles présentent clairement un risque élevé en raison de leurs antécédents familiaux ou de leur génétique. À l'avenir, une mammographie de base à 30 ans pourrait permettre aux femmes présentant un score de risque élevé basé sur l'image de rejoindre ce processus de dépistage plus précoce et plus efficace. »
La législation sur la densité mammaire adoptée dans 32 États exige que les prestataires de soins de santé informent les femmes subissant une mammographie de dépistage de leur densité mammaire.
« Nous aimerions que les femmes reçoivent des informations sur leur densité mammaire et leur score de risque basé sur l'image de l'IA », a déclaré le Dr Lehman. « Nous pouvons faire mieux que simplement regarder une mammographie et dire : 'elle est dense ou pas dense' pour informer les femmes de leur risque. »
Les autres co-auteurs sont David Miller, Mark Scully, Emily Hipp, Elizabeth A. Morris, MD, Toni W. Vomweg, MD, Lora D. Barke, DO, Louie Enriquez, MD, JD, et Philippe Raffy, Ph.D.
