- La mammographie basée sur l'intelligence artificielle (IA) peut contribuer à permettre une détection plus précoce des cancers du sein cliniquement pertinents et agressifs.
- Les preuves d’un essai à grande échelle suggèrent que l’utilisation de la mammographie assistée par l’IA a entraîné une réduction de 12 % des cancers du sein d’intervalle, avec 27 % de cancers agressifs en moins, par rapport au dépistage standard.
- Le dépistage soutenu par l’IA a également augmenté la sensibilité tout en conservant la même spécificité, ce qui a entraîné un taux de détection du cancer plus élevé sans augmenter les résultats faussement positifs.
- Les résultats indiquent également que le support de l’IA peut contribuer à réduire la charge de travail des radiologues à grande échelle.
Le dépistage du cancer du sein, principalement par mammographie, est crucial pour détecter le cancer du sein à un stade précoce, souvent avant l'apparition des symptômes. Détecter un cancer à un stade précoce peut considérablement
Les lignes directrices pour le dépistage du cancer du sein varient en fonction du risque individuel, mais les recommandations
Ceci décrit un cancer du sein diagnostiqué entre les mammographies. Les cancers d'intervalle surviennent chez environ 10 à 20 femmes sur 10 000 qui passent une mammographie tous les 2 ans et représentent environ 20 à 30 % de tous les cancers du sein diagnostiqués chez ces femmes.
Les cancers du sein d'intervalle sont généralement plus gros, se développent plus rapidement, se propagent plus rapidement et ont des perspectives pires que ceux trouvés sur les mammographies de dépistage.
UN étude récente publiée dans
Parler à Actualités médicales aujourd'huila responsable de l'étude Kristina Lång, MD, PhD, professeure agrégée en radiologie diagnostique à l'Université de Lund et consultante en imagerie mammaire à l'unité de mammographie Unilabs à Malmö, a déclaré ce qui suit :
« L'essai MASAI démontre que le dépistage par mammographie assisté par IA augmente la détection du cancer de 29 % sans augmenter les faux positifs, réduit les cancers d'intervalle de 12 % et réduit la charge de travail de lecture des radiologues de 44 %.
— Kristina Lång, MD, PhD
« Il est important de noter que l'IA a permis une détection plus précoce des cancers invasifs et agressifs cliniquement pertinents alors qu'ils étaient encore relativement petits et qu'elle était associée à moins de cancers d'intervalle de ces sous-types, ce qui suggère des améliorations potentielles des résultats pour les femmes participant au dépistage », a-t-elle ajouté.
Sommaire
Moins de cancers agressifs entre les dépistages
La recherche provient de l’essai Mammography Screening with Artificial Intelligence (MASAI), qui évalue si l’IA peut améliorer l’efficacité du dépistage par mammographie. En particulier, cette étude examine si l'IA peut réduire les taux de cancer d'intervalle tout en allégeant la charge de travail des radiologues.
L'essai MASAI est une étude randomisée à grande échelle incluant plus de 105 000 femmes. Elle a évalué l'utilisation de Transpara Detection, un outil d'IA développé par ScreenPoint Medical, lors du dépistage du cancer du sein en population en Suède.
Les participants ont été assignés au hasard soit à une double lecture standard par des radiologues, soit à un parcours de dépistage soutenu par l'IA, dans lequel l'IA a aidé à prioriser les mammographies à examiner.
Dans l’ensemble, il y avait 12 % de cancers d’intervalle en moins avec le dépistage assisté par IA par rapport au dépistage standard. De plus, les cancers d’intervalle après le dépistage assisté par l’IA présentaient également un profil plus favorable. Il y avait 16 % de cancers invasifs en moins, 19 % de cancers de grande taille et 27 % de sous-types agressifs en moins.
L'auteur de l'étude, Jessie Gommers, PhD, Division de radiologie diagnostique de l'Université de Lund et Département d'imagerie médicale du Centre médical de l'Université Radboud, Pays-Bas, s'est également entretenue avec MNT.
« Les cancers d'intervalle sont souvent associés à de moins bons résultats. Le nombre plus faible de cancers d'intervalle dans le groupe soutenu par l'IA, ainsi que leurs caractéristiques moins agressives, suggèrent un bénéfice clinique significatif pour les patients », a-t-elle déclaré.
« L'augmentation globale de la détection du cancer grâce à l'IA signifie que davantage de cancers sont identifiés lors du dépistage, ce qui peut permettre un traitement plus précoce, des procédures moins invasives et de meilleurs résultats. Les analyses en cours des cancers détectés lors des cycles de dépistage ultérieurs fourniront un aperçu plus approfondi de l'impact à long terme du dépistage soutenu par l'IA. »
— Jessie Gommers, Ph.D.
Sensibilité améliorée sans plus de faux positifs
L’étude a également révélé que l’IA permet d’augmenter la sensibilité du dépistage sans compromettre la spécificité.
La sensibilité, qui décrit la capacité à identifier correctement les cancers, était 6,7 points de pourcentage plus élevée dans le groupe IA que le dépistage standard (80,5 % contre 73,8 %), tandis que la spécificité, indiquant la capacité à identifier correctement les personnes sans cancer, est restée la même à 98,5 %.
Il est important de noter que la réduction des cancers d’intervalle ne s’est pas faite au prix de davantage de
L’amélioration constante de la sensibilité a été observée dans tous les groupes d’âge et sous-groupes de densité mammaire, ce qui suggère une large applicabilité dans les populations de dépistage.
La réduction de 12 % des cancers d'intervalle observée dans l'analyse actuelle s'appuie sur les résultats précédents de l'essai MASAI, soulignant que la mammographie assistée par l'IA a fourni un
Relever les défis liés à la charge de travail dans les programmes de dépistage
Des résultats antérieurs du MASAI, publiés dans
L'outil d'IA fonctionne comme « une deuxième paire d'yeux », qui peut aider les radiologues à prioriser les cas à haut risque et à concentrer leur attention là où elle est le plus nécessaire. Le système est conçu pour la mammographie 2D et 3D et a été évalué dans de nombreuses publications évaluées par des pairs.
Selon ScreenPoint Medical, la technologie a démontré des performances constantes quelle que soit la densité mammaire, l’origine ethnique et le niveau d’expérience du radiologue.
Commentant l'impact potentiel sur les programmes de dépistage du monde réel, Gommers a déclaré :
« Ces résultats montrent que l'IA peut aider les radiologues à détecter des cancers du sein plus pertinents sur le plan clinique tout en réduisant considérablement la charge de travail. Cela a le potentiel d'améliorer les résultats pour les patients et d'alléger la charge de travail, ce qui est particulièrement important compte tenu de la pénurie actuelle de radiologues. »
Ce que cela signifie pour le dépistage au niveau de la population
Les résultats de l’essai MASAI pourraient représenter une avancée significative dans la compréhension de la manière dont l’IA peut être intégrée de manière sûre et efficace dans le dépistage du cancer du sein en population.
Le dépistage par mammographie assisté par l’IA pourrait aider à identifier plus tôt les cancers dangereux, à réduire le fardeau des cancers d’intervalle et à soutenir des programmes de dépistage surchargés. L'intégration de ces outils peut améliorer l'efficacité et la durabilité du dépistage du cancer du sein. Cependant, même si les résultats sont prometteurs, des essais de suivi plus longs sont encore nécessaires.
Interrogé sur le rôle potentiel de l’IA dans le dépistage, Lång a noté :
« Je pense que l'IA sera mise en œuvre dans le dépistage à l'avenir. Plusieurs études en cours évaluent actuellement des stratégies similaires basées sur l'IA, et leurs résultats seront importants pour déterminer si les résultats de l'essai MASAI peuvent être reproduits et renforcer davantage la base de preuves. »
« Le rapport coût-efficacité doit également être déterminé pour évaluer si les coûts supplémentaires de l'IA sont compensés par une charge de travail réduite des radiologues et par une diminution des procédures invasives dues à une détection précoce du cancer. Une analyse coût-efficacité de l'essai MASAI est en cours », a-t-elle poursuivi.
L’IA contribuera-t-elle à réduire les coûts ?
« Une récente étude de modélisation menée en Norvège a suggéré que le dépistage par mammographie assisté par l'IA pourrait être rentable s'il entraînait une réduction des cancers d'intervalle d'environ 5 %. Dans notre étude, nous avons observé 12 % de cancers d'intervalle en moins après le dépistage assisté par l'IA. Bien que le rapport coût-efficacité n'ait pas encore été évalué, cette réduction suggère que l'approche a le potentiel d'être rentable. »
— Kristina Lång, MD, PhD
« S'il est décidé de mettre en œuvre plus largement le dépistage assisté par l'IA, il sera important de surveiller les performances de l'IA, de former les radiologues à travailler efficacement avec l'IA et de garantir que les femmes comprennent que l'IA utilisée dans l'essai MASAI soutient mais ne remplace pas les radiologues, qui continuent de prendre toutes les décisions finales de rappel », a ajouté Lång.
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