L’IA en mammographie peut coûter plus cher aux patients. Est-ce que ça vaut le coup?

Alors que je m’enregistrais dans une clinique de radiologie de Manhattan pour ma mammographie annuelle en novembre, le personnel de la réception qui examinait mes documents m’a posé une question inattendue : est-ce que j’aimerais dépenser 40 $ pour une analyse par intelligence artificielle de ma mammographie ? Ce n’est pas couvert par l’assurance, a-t-elle ajouté.

Je ne savais pas comment évaluer cette offre. Me sentant vendu, j’ai dit non. Mais cela m’a fait réfléchir : est-ce quelque chose que je devrais ajouter à ma routine de dépistage habituelle ? Ma mammographie régulière n’est-elle pas assez précise ? Si cette analyse de l’IA est si géniale, pourquoi l’assurance ne la couvre-t-elle pas ?

Je ne suis pas le seul à poser de telles questions. La mère d’un collègue a vécu une expérience similaire lorsqu’elle s’est récemment rendue pour une mammographie dans une clinique de la banlieue de Baltimore. On lui a donné un dépliant rose qui disait : « Vous méritez plus. Plus de précision. Plus de confiance. Plus de puissance grâce à l’intelligence artificielle derrière votre mammographie. Le prix était le même : 40 $. Elle a également refusé.

Ces dernières années, les logiciels d’IA qui aident les radiologues à détecter des problèmes ou à diagnostiquer un cancer par mammographie ont été utilisés en clinique. Le logiciel peut stocker et évaluer de grands ensembles de données d’images et identifier des modèles et des anomalies que les radiologues humains pourraient manquer. Il met généralement en évidence les zones à problèmes potentielles dans une image et évalue les éventuelles tumeurs malignes. Cet examen supplémentaire présente un énorme potentiel pour améliorer la détection des masses mammaires suspectes et conduire à des diagnostics plus précoces du cancer du sein.

Bien que les études montrant de meilleurs taux de détection soient extrêmement encourageantes, certains radiologues affirment que davantage de recherches et d’évaluations sont nécessaires avant de tirer des conclusions sur la valeur de l’utilisation systématique de ces outils dans la pratique clinique régulière.

« Je vois la promesse et j’espère que cela nous aidera », a déclaré Etta Pisano, radiologue et directrice de recherche à l’American College of Radiology, un groupe professionnel de radiologues. Cependant, « à ce stade, il est vraiment difficile de savoir si cela bénéficiera à une femme en particulier », a-t-elle déclaré. « Nous avons besoin de plus d’informations. »

Les cliniques de radiologie que la mère de mon collègue et moi avons visitées font toutes deux partie de RadNet, une entreprise possédant un réseau de plus de 350 centres d’imagerie à travers le pays. RadNet a présenté son produit d’IA pour la mammographie à New York et au New Jersey en février dernier et l’a depuis déployé dans plusieurs autres États, selon Gregory Sorensen, directeur scientifique de l’entreprise.

Sorensen a souligné les recherches menées par l’entreprise avec 18 radiologues, dont certains étaient des spécialistes de la mammographie du sein et d’autres étaient des généralistes qui passaient moins de 75 % de leur temps à lire des mammographies. Il a été demandé aux médecins de rechercher les cancers sur 240 images, avec et sans IA. Les performances de chaque médecin se sont améliorées grâce à l’IA, a déclaré Sorensen.

Parmi tous les radiologues, « tous les médecins ne sont pas aussi bons », a déclaré Sorensen. Avec l’outil d’IA de RadNet, « c’est comme si tous les patients bénéficiaient de notre très performant ».

Mais l’analyse technique vaut-elle le coût supplémentaire pour les patients ? Il n’y a pas de réponse facile.

« Certaines personnes seront toujours plus anxieuses à propos de leurs mammographies, et l’utilisation de l’IA peut les rassurer davantage », a déclaré Laura Heacock, spécialiste de l’imagerie mammaire au Perlmutter Cancer Center de NYU Langone Health à New York. Le système de santé a développé des modèles d’IA et teste la technologie avec des mammographies mais ne la propose pas encore aux patients, a-t-elle déclaré.

Néanmoins, a déclaré Heacock, les femmes ne devraient pas s’inquiéter d’avoir besoin d’une analyse supplémentaire par l’IA si elle est proposée.

« En fin de compte, vous disposez toujours d’un imageur mammaire expert qui interprète votre mammographie, et c’est la norme en matière de soins », a-t-elle déclaré.

Environ 1 femme sur 8 recevra un diagnostic de cancer du sein au cours de sa vie, et des mammographies de dépistage régulières sont recommandées pour aider à identifier précocement les tumeurs cancéreuses. Mais les mammographies ne sont pas infaillibles : elles passent à côté d’environ 20 % des cancers du sein, selon l’Institut national du cancer.

La FDA a autorisé environ deux douzaines de produits d’IA pour aider à détecter et à diagnostiquer le cancer à partir des mammographies. Cependant, il n’existe actuellement aucun code de facturation que les radiologues peuvent utiliser pour facturer aux régimes de santé l’utilisation de l’IA pour interpréter les mammographies. En règle générale, les centres fédéraux pour les services Medicare et Medicaid introduisent de nouveaux codes de facturation et les régimes de santé privés suivent leur exemple en matière de paiement. Mais cela ne s’est pas encore produit dans ce domaine et on ne sait pas exactement quand et si cela se produira.

CMS n’a pas répondu aux demandes de commentaires.

Trente-cinq pour cent des femmes qui visitent un établissement RadNet pour des mammographies paient pour l’examen supplémentaire de l’IA, a déclaré Sorensen.

Les cabinets de radiologie ne gèrent pas le paiement de la mammographie IA de la même manière.

Les cabinets affiliés au Massachusetts General Hospital, basé à Boston, ne facturent pas aux patients l’analyse de l’IA, a déclaré Constance Lehman, professeur de radiologie à la Harvard Medical School et codirectrice du Breast Imaging Research Center de Mass General.

Demander aux patients de payer « n’est pas un modèle qui soutiendra l’équité », a déclaré Lehman, puisque seuls les patients qui peuvent se permettre des frais supplémentaires bénéficieront de l’analyse améliorée. Elle a déclaré qu’elle pensait que de nombreux radiologues n’accepteraient jamais d’afficher une pancarte indiquant les frais d’une analyse par IA, car cela serait rebutant pour les patients à faible revenu.

Sorensen a déclaré que l’objectif de RadNet est de cesser de facturer les patients une fois que les régimes de santé réalisent la valeur du dépistage et commencent à le payer.

Certains essais à grande échelle sont en cours aux États-Unis, même si la plupart des recherches publiées à ce jour sur l’IA et la mammographie ont été réalisées en Europe. Là-bas, la pratique courante est que deux radiologues lisent une mammographie, alors qu’aux États-Unis, un seul radiologue évalue généralement un test de dépistage.

Les résultats intermédiaires de l’essai contrôlé randomisé très apprécié MASAI portant sur 80 000 femmes en Suède ont révélé que les taux de détection du cancer étaient 20 % plus élevés chez les femmes dont les mammographies avaient été lues par un radiologue utilisant l’IA que chez les femmes dont les mammographies avaient été lues par deux radiologues sans aucune intervention de l’IA. quelle est la norme de soins là-bas.

« L’essai MASAI a été formidable, mais cela va-t-il se généraliser aux États-Unis ? Nous ne pouvons pas le dire », a déclaré Lehman.

En outre, il existe un besoin « d’ensembles de formation et de tests plus diversifiés pour le développement et le perfectionnement des algorithmes d’IA » parmi différentes races et ethnies, a déclaré Christoph Lee, directeur de la Northwest Screening and Cancer Outcomes Research Enterprise à la faculté de médecine de l’Université de Washington. .

L’ombre d’un type de mammographie assistée par ordinateur antérieur et largement infructueux plane sur l’adoption de nouveaux outils d’IA. À la fin des années 1980 et au début des années 1990, les logiciels de « détection assistée par ordinateur » promettaient d’améliorer la détection du cancer du sein. Puis les études ont commencé à arriver, et les résultats étaient souvent loin d’être encourageants. Au mieux, l’utilisation de la CAO n’apportait aucun avantage et, au pire, réduisait la précision des interprétations des radiologues, entraînant des taux plus élevés de rappels et de biopsies.

« La CAD n’était pas si sophistiquée », a déclaré Robert Smith, vice-président principal de la science de la détection précoce du cancer à l’American Cancer Society. Les outils d’intelligence artificielle d’aujourd’hui sont un tout autre jeu, a-t-il déclaré. « Vous pouvez entraîner l’algorithme à détecter des éléments, ou il apprend tout seul. »

Smith a déclaré qu’il trouvait « troublant » que les radiologues facturent l’analyse de l’IA.

« Il y a trop de femmes qui ne peuvent pas se permettre de payer de leur poche » une mammographie, a déclaré Smith. « Si nous n’augmentons pas le nombre de radiologues que nous utilisons pour les mammographies, alors ces nouveaux outils d’IA vont être très utiles, et je ne pense pas que nous puissions justifier de facturer davantage aux femmes pour ces mammographies. »