L’IA a surpassé le modèle de risque standard pour prédire le cancer du sein

Détails de l’étude sur l’IA et le risque de cancer du sein

Un programme d’IA a évalué les mammographies et divisé les résultats en trois catégories :

• Intervalle de risque de cancer – cancers incidents diagnostiqués entre zéro et un an
• Risque futur de cancer – cancers incidents diagnostiqués entre un et cinq ans
• Tous les cancers à risque de cancer et cancers incidents diagnostiqués entre zéro et cinq ans

Les chercheurs ont utilisé cinq algorithmes d’IA, dont deux utilisés par les chercheurs et trois disponibles dans le commerce.

Les scientifiques ont comparé les scores de risque entre eux et avec le Breast Cancer Surveillance Consortium (BCSC).

Le Dr Richard Reitherman, radiologue et directeur médical de l’imagerie mammaire au MemorialCare Breast Center de l’Orange Coast Medical Center en Californie, a expliqué les facteurs utilisés pour calculer le risque de cancer du sein.

Il a noté que le risque est souvent calculé à l’aide de la BCSC, qui exploite principalement cinq éléments :

1. L’âge d’une femme
2. Antécédents familiaux de cancer du sein chez une parente au premier degré (mère, sœur, fille)
3. Race/ethnie
4. Densité mammaire mammaire
5. Antécédents de biopsies mammaires bénignes.

« De nombreux calculateurs de risque informatiques sont disponibles pour estimer le risque d’une femme en fonction de ces facteurs », a déclaré Reitherman, qui n’a pas participé à l’étude. Nouvelles médicales aujourd’hui. « En ce qui concerne la publication actuelle, le risque qu’une femme reçoive un diagnostic de cancer du sein au cours des cinq prochaines années est une mesure standard. »

Le succès de l’intelligence artificielle dans la prédiction des risques

Les scientifiques ont noté que les cinq algorithmes d’IA étaient plus performants que le BCSC pour prédire le risque de cancer du sein entre zéro et cinq ans.

Certains algorithmes ont prédit les patients à haut risque de cancer d’intervalle, qui est souvent agressif et pourrait nécessiter une deuxième mammographie ou une imagerie et un dépistage supplémentaires.

D’autres algorithmes pourraient prédire le risque futur de cancer jusqu’à cinq ans lorsque la mammographie ne détecte aucun cancer.

Lors de la prédiction du risque de cancer dans le groupe à 10 % de risque le plus élevé, les chercheurs ont rapporté que l’IA prédisait jusqu’à 28 % des cancers, tandis que la méthode BCSC prédisait 21 %.

« Cette étude est particulièrement intéressante car tous les modèles d’IA examinés sauf un ont été conçus pour détecter la présence ou l’absence de cancer du sein dans une mammographie spécifique, et non pour prédire le risque futur d’une femme de développer un cancer », a expliqué le Dr Laura Heacock, une radiologue du sein au NYU Langone Perlmutter Cancer Center à New York qui n’a pas participé à cette étude mais qui est l’auteur d’autres papiers sur ce sujet.

« Ceci est remarquable car les modèles conventionnels de risque de cancer du sein employés par les médecins et les prestataires peuvent nécessiter des informations détaillées telles que les antécédents familiaux, l’origine ethnique, les biopsies mammaires antérieures, la grossesse et l’utilisation d’hormones », a-t-elle déclaré. Nouvelles médicales aujourd’hui.

« Bien qu’ils reposent uniquement sur un examen de mammographie unique, ces modèles d’IA surpassent le modèle BCSC pour identifier les femmes les plus susceptibles de développer un cancer à l’avenir », a ajouté Heacock. « L’utilisation de l’IA pour prédire le risque actuel et futur de cancer du sein représente une approche puissante qui tire parti de l’IA pour le bénéfice individuel. »

« Des études d’IA comme celle-ci montrent que tous les seins denses ne sont pas égaux ; Il existe des modèles de tissu mammaire spécifiques et complexes qui prédisent un risque plus élevé de cancer du sein », a noté Heacock. « L’IA peut identifier des modèles imperceptibles à l’œil humain ou ne sont visibles qu’en s’entraînant sur des centaines de milliers de mammographies. »

Ils croient que l’IA identifie les cancers manqués et les caractéristiques du cancer du sein qui pourraient prédire le développement futur du cancer.

« Le message intéressant de cet article est que l’IA peut être utilisée pour identifier les zones d’une mammographie ou d’autres caractéristiques mammographiques qui ne sont pas encore cancéreuses (et ne peuvent donc pas être diagnostiquées actuellement) mais qui pourraient se transformer en cancer au cours des cinq prochaines années », a déclaré Reitherman. . « Cette capacité peut diriger des ressources plus sensibles appropriées telles que l’échographie mammaire ou l’IRM mammaire à intégrer dans la gestion du dépistage de la femme. Les techniques de gestion de la réduction des risques telles que le blocage endocrinien peuvent également devenir plus importantes.

« Je serais absolument disposé à utiliser cette technologie s’il y avait une régulation humaine », a déclaré Reitherman. « L’interface humaine est essentielle – il doit y avoir des contrôles. »

L’avenir de l’IA dans le domaine de la santé

L’IA est déjà utilisée dans le domaine de la santé des femmes.

« La mammographie utilise l’IA dans le cadre de la » détection assistée par ordinateur, alias CAD, depuis [Food and Drug Administration] approbation en 1998 », a déclaré le Dr Kenneth Meng, directeur médical du Centre d’imagerie et de diagnostic du sein du Centre de prévention et de traitement du cancer de l’hôpital Providence St. Joseph en Californie.

« Actuellement, il y a eu des progrès dans diverses formes de détection assistée par ordinateur, mais personne ne se fie uniquement à ces systèmes », a déclaré Meng, qui n’a pas participé à l’étude. Nouvelles médicales aujourd’hui. « Je dirais que la plupart des mammographies sont lues avec une forme de détection assistée par ordinateur (avec quelques marques de zones préoccupantes détectées par l’algorithme logiciel, mais généralement à la fin de la lecture). Ceux-ci peuvent informer le radiologue de jeter un deuxième coup d’œil, mais en fin de compte, il y a beaucoup de désaccord entre les marquages ​​​​CAD et l’interprétation finale du radiologue à ce moment-là.

Les experts disent qu’il semble inévitable que le rôle de l’IA dans les soins de santé continuera d’augmenter. Il peut aider dans de nombreux domaines différents, notamment l’administration, l’engagement des patients, les robots chirurgicaux et les diagnostics, selon rapport publié en 2019.

Comme le note l’étude actuelle, la radiologie est un domaine de la médecine où l’IA semble être bien adaptée – ils peuvent utiliser des milliers d’images dans leur mémoire pour les comparer à une image afin de déterminer si un cancer est présent ou si des conditions peuvent entraîner un cancer.

Cependant, plusieurs obstacles doivent être surmontés avant que l’IA ne soit intégrée dans les procédures de diagnostic, comme la prédiction du futur cancer. Selon le rapport, « Pour qu’une adoption généralisée ait lieu, les systèmes d’IA doivent être approuvés par les régulateurs, intégrés aux systèmes de DSE, standardisés à un degré suffisant pour que des produits similaires fonctionnent de manière similaire, enseignés aux cliniciens, payés par des organismes payeurs publics ou privés et mis à jour au fil du temps sur le terrain.

De plus, les systèmes d’IA augmenteront d’abord les cliniciens plutôt que de les remplacer.

« L’interface humaine est essentielle. Il doit y avoir des contrôles », a déclaré Reitherman.

L’IA est de plus en plus répandue, même si elle a encore un long chemin à parcourir.

« Je suis un grand partisan de l’intégration de l’IA dans les soins médicaux des femmes », a déclaré Meng. « Dans les installations spécialisées, il faudra encore un certain temps avant que l’IA ne montre un grand avantage, mais elle pourrait à court terme fournir une certaine cohérence de base ou un plancher standard pour les endroits qui n’ont peut-être pas accès à des radiologues experts. »