Le Sylvester Comprehensive Cancer Center, qui fait partie de la University of Miami Miller School of Medicine, co-dirigera un essai clinique multi-institutionnel nouvellement financé pour évaluer si l'intelligence artificielle (IA) peut aider les radiologues à interpréter plus précisément les mammographies et l'anxiété pour les patientes.
L'étude, connue sous le nom d'essai Prism (essai randomisé pragmatique de l'intelligence artificielle pour le dépistage de la mammographie), est soutenue par un prix de 16 millions de dollars de l'Institut de recherche sur les résultats centrés sur le patient (PCORI). L'étude comprendra des centaines de milliers de mammographies interprétées dans des centres médicaux académiques et des installations d'imagerie mammaire en Californie, en Floride, au Massachusetts, à Washington et au Wisconsin. L'outil de support de l'IA étudié sera transpara par Screenpoint Medical avec l'intégration clinique du flux de travail fourni par la plate-forme AIDOC AIOS.
En tant que premier essai randomisé majeur d'IA dans le dépistage du cancer du sein aux États-Unis, cette étude représente une étape pivot. Notre objectif est d'évaluer rigoureusement et objectivement l'impact de l'IA – identifier qui profite et qui ne peut pas. Les radiologues restent fermement en contrôle de toutes les décisions de diagnostic. «
Jose Net, MD, directeur des services d'imagerie mammaire à Sylvester, professeur agrégé de radiologie clinique à la Miller School et chercheur co-principe de l'étude
Sommaire
Une question urgente dans les soins du cancer du sein
Le cancer du sein reste l'une des principales causes de décès du cancer chez les femmes aux États-Unis, tandis que le dépistage de la mammographie de routine réduit la mortalité par détection précoce, il présente également des inconvénients – y compris de faux positifs qui peuvent entraîner des tests inutiles, de l'anxiété et des coûts, et des cancers manqués.
« Bien que l'IA offre des promesses substantielles, cela suscite également des questions critiques », a déclaré Net. « Notre objectif est de comprendre si l'IA améliore véritablement la détection du cancer par les radiologues ou conduit simplement à plus de fausses alarmes. »
Centré sur le patient par conception
Ce qui rend le prisme différent, c'est l'accent mis sur la recherche centrée sur le patient. L'essai a été élaboré en partenariat étroit avec les défenseurs des patients, les cliniciens, les chefs de file du système de santé et les décideurs.
Chaque installation participante poursuivra le dépistage de routine comme d'habitude, sans modification de l'expérience du patient. Les mammographies seront assignées au hasard pour être interprétées soit par un radiologue par elles-mêmes, soit avec l'aide d'un outil de support d'IA appuyé par la FDA. Dans tous les cas, un radiologue lit l'examen et prend la décision finale.
« Un essai de cette ampleur axé sur l'IA dans le dépistage du cancer du sein n'a jamais été mené aux États-Unis », a déclaré Net. « Les résultats influenceront non seulement les pratiques cliniques, mais aussi les politiques d'assurance, l'intégration technologique et les interactions des patients. Selon le NET, bien qu'il existe un optimisme important selon lequel l'IA améliorera les soins de santé, peu d'études rigoureuses ont évalué son impact réel en milieu réel.
« Ce procès présente une occasion de produire des preuves fiables en mettant l'accent sur le point de vue du patient », a-t-il déclaré.
En plus d'analyser la détection et les taux de rappel du cancer, l'étude comprendra des groupes de discussion et des enquêtes pour saisir comment les patients et les radiologues perçoivent et font confiance aux soins assistés par l'IA.
Efforts de collaboration dans six États
L'essai Prism rassemble sept principaux centres médicaux universitaires:
- UCLA (site de coordination administrative dirigée par l'enquêteur à double principe, le Dr Joann Elmore; co-chercheur et le site PI, Dr Hannah Milch)
- UC Davis (Data Coordination Center dirigé par l'enquêteur à double principe, le Dr Diana Miglioretti)
- Boston Medical Center (Investigateur principal du site, Dr Clare B. Poynton)
- UC San Diego (Investigateur principal du site, Dr Haydee Ojeda-Fourcier)
- Sylvester Comprehensive Cancer Center, qui fait partie de l'Université de Miami (Investigateur principal du site, Dr Jose M. Net)
- Université de Washington – Fred Hutchinson Cancer Center (Investigateur principal du site, Dr Janie M. Lee)
- Université du Wisconsin, Madison (enquêteur co-principale, Dr Christoph I. Lee; Enquêteurs principaux du site, le Dr Mai Elezaby et le Dr Ryan Woods)
Trouver le bon équilibre
Net a souligné que l'objectif n'est pas de remplacer l'expertise humaine mais de comprendre comment l'IA pourrait le compléter. « Nos radiologues qualifiés auront toujours le dernier mot. Bien que l'IA puisse servir d'assistant utile, c'est finalement le radiologue qui contrôle. »
L'essai devrait éclairer les décisions politiques futures, les meilleures pratiques de dépistage et comment intégrer le plus efficacement les technologies émergentes dans les soins aux patients.
