Dans les pays à revenu faible ou intermédiaire (PRFI), le cancer du sein pose une crise urgente, mais la plupart des pays manquent d’équipements d’imagerie médicale appropriés pour évaluer le sein. Un nouveau Santé numérique PLOS Une étude pilote a évalué l’efficacité des échographies d’imagerie par balayage de volume (VSI) et de l’intelligence artificielle (Samsung S-Detect for Breast) pour fournir des échographies mammaires entièrement automatisées et peu coûteuses et leur interprétation sans avoir besoin de radiologues ou d’échographistes expérimentés.
Sommaire
Arrière plan
Chaque année, environ 2 millions de cas de cancer du sein sont signalés, et il a été estimé que la plupart d’entre eux se trouvent dans les PRFI. Cela est largement dû aux retards importants de diagnostic, qui peuvent parfois dépasser 400 jours. Le diagnostic est entravé en raison du manque de technologie d’imagerie diagnostique appropriée dans les PRITI.
L’imagerie par balayage de volume (VSI) est une technique d’imagerie qui utilise des protocoles d’imagerie standardisés. Ces protocoles sont basés sur des balayages de la sonde à ultrasons sur une région cible. Le VSI surmonte les problèmes associés au manque d’échographistes formés, car il peut être appris en quelques heures par des personnes sans expérience préalable en imagerie par ultrasons.
Les premiers progrès ont été prometteurs, mais un radiologue reste essentiel pour interpréter les images obtenues. C’est pourquoi l’interprétation automatique utilisant l’intelligence artificielle pourrait considérablement améliorer son applicabilité.
Les chercheurs ont développé un outil basé sur l’intelligence artificielle pour l’analyse diagnostique des masses mammaires, à savoir S-Detect (Samsung Medison, Séoul, Corée). Il utilise des réseaux de neurones convolutifs et a montré des résultats exceptionnels dans les tests cliniques, avec des performances égales ou supérieures à celles des radiologues.
À propos de l’étude
La présente étude a évalué les performances de S-Detect sur l’imagerie par ultrasons VSI. Elle a été réalisée par des étudiants en médecine avec une sonde échographique portable Butterfly iQ. Il faut noter que ces étudiants n’avaient aucune expérience préalable en échographie. Une étude clinique préalable d’images VSI du sein a été testée, et l’objectif principal de cette étude était de jeter les bases du développement d’un système entièrement automatisé intégrant S-Detect et VSI.
Pour garantir la robustesse, le rapport S-Detect VSI a été comparé au diagnostic pathologique, au rapport VSI d’un radiologue expert, au rapport d’échographie standard S-Detect et au rapport d’échographie standard d’un radiologue expérimenté. L’hypothèse clé était que les résultats de S-Detect entre le VSI et l’échographie de référence seraient similaires.
Principales conclusions et idées
Une grande précision de diagnostic a été notée, fournissant une preuve de concept crédible pour diagnostiquer automatiquement les masses mammaires palpables. La précision était comparable à la mammographie. Un avantage supplémentaire était qu’aucun radiologue ou échographiste n’était nécessaire. Pour les cancers, les kystes, les fibroadénomes et les lipomes, un degré significatif de concordance a été noté entre l’interprétation S-Detect du VSI et le rapport d’échographie standard de l’expert, le diagnostic pathologique, l’interprétation S-Detect échographique standard et le rapport d’échographie expert VSI.
S-Detect a désigné les cancers pathologiquement prouvés comme « possiblement malins », avec une spécificité de 86 % et une sensibilité de 100 %. L’utilité principale de cette approche serait de faciliter l’accès à l’imagerie par ultrasons, ce qui pourrait réduire considérablement les délais associés à un diagnostic de cancer du sein. Il a été estimé que seulement 20 à 50 % des cas de cancer du sein dans les PRFI sont présents au stade 1 ou 2. Cela met en évidence le besoin urgent d’un diagnostic précoce du cancer du sein dans ces pays.
Conclusion
L’une des principales limites de l’étude était l’utilisation d’un cadre unique pour l’interprétation. Des travaux futurs pourraient rendre possible l’utilisation de plusieurs images des clips vidéo VSI pour l’interprétation. Cependant, l’objectif principal de cette étude était de fournir une preuve de concept, qui minimise l’impact négatif de cette limitation.
En somme, nous sommes confrontés à une crise urgente liée à l’augmentation des cas de cancer du sein, et le problème est plus aigu dans les PRITI. La crise est aggravée par le manque de technologie d’imagerie par ultrasons dans ces pays, ce qui retarde considérablement le diagnostic et augmente la morbidité et la mortalité.
La combinaison de l’intelligence artificielle et du VSI est un moyen prometteur, fiable, portable et rentable de réaliser un accès accru à l’imagerie sans avoir besoin de radiologues et d’échographistes expérimentés. Une précision impressionnante de S-Detect sur les scans VSI a été démontrée dans cette étude. Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour affiner les composants individuels et permettre la détection automatique des masses mammaires dans les clips VSI qui pourraient être analysés par l’intelligence artificielle.
Les auteurs ont proposé une étude accélérée de cette innovation révolutionnaire qui pourrait sauver plusieurs vies. Ils estiment que ce système pourrait réduire les coûts d’au moins un ordre de grandeur tout en augmentant considérablement l’accès à l’imagerie par ultrasons pour des millions de patients dans les PRFI.
