L’intelligence artificielle (IA) a fait sensation dans le monde entier, surtout depuis l’année dernière avec l’arrivée du célèbre ChatGPT. Certains gourous dans ce domaine ont même accepté d’arrêter leur progression pendant un certain temps, étant capables d’effectuer en quelques secondes des tâches qui pourraient prendre plus de temps pour les humains. Cependant, cette technologie a aussi un côté moins « sombre », comme le montre le succès qu’offre l’IA dans l’analyse de milliers de mammographies.
le cancer du sein sera la deuxième tumeur la plus diagnostiquée en Espagneseulement derrière celui du côlon et du rectum, avec 35 001 nouveaux cas, selon chiffres de la Société espagnole d’oncologie médicale (SEOM). C’est pour cette raison que le dépistage précoce est considéré comme fondamental dans une pathologie qui touchera une femme sur huit dans notre pays.
Para identificar con mayor precisión a las mujeres con mamas densas que tienen un riesgo alto de padecer cáncer de mama, un grupo de investigadores diseñaron una herramienta conocida como la calculadora de riesgo del Consorcio de Vigilancia del Cáncer de Mama (BCSC, por sus siglas en Anglais). Ce registre d’imagerie mammaire calcule le risque de cancer du sein invasif d’une femme sur 5 ans à travers les données du patient ; par exemple, l’âge, les antécédents familiaux de la maladie, si vous avez accouché ou si vous avez des seins denses.
[Así está revolucionando la IA la medicina: ya supera a los humanos analizando los ojos o el corazón]
Bien que les résultats obtenus à l’aide de ce calculateur aient été satisfaisants, comme l’ont déjà démontré ces recherches publiées il y a quatre ans dans Revue de médecine interne JAMAce qui est certain, c’est que L’IA a été en mesure d’améliorer la prévision du risque de cancer du sein sur cinq ansselon l’étude qui a été publié ce mardi dans Radiology.
Une prédiction de 28 %
Les auteurs sont partis des données de Mammographies 2D réalisées sur un total de 324 009 femmes en 2016 dans les installations de Kaiser Permanente en Californie du Nord. Parmi ceux qui ont subi une sélection pour vérifier les critères d’éligibilité, 13 628 d’entre eux ont été sélectionnés pour l’analyse. De plus, les 4 584 patientes qui ont reçu un diagnostic de cancer dans les cinq années suivant la mammographie de 2016 ont également été étudiées.
les chercheurs divisé la période d’études de cinq ans en trois périodes: risque de cancer d’intervalle, ou cancers incidents diagnostiqués entre 0 et 1 an ; risque de cancer futur ou cancers incidents diagnostiqués entre un et cinq ans ; et tous les cancers à risque ou incidents diagnostiqués entre 0 et 5 ans.
Pour générer les scores de risque de cancer du sein sur une période de cinq ans, nous avons utilisé deux algorithmes d’IA qui étaient disponibles pour les chercheurs eux-mêmes et trois qui sont déjà disponibles dans le commerce. Comme le soulignent les auteurs, il s’agit l’une des rares études dans lesquelles l’algorithme est utilisé pour prédire le risque de cancer du seindes années après que la patiente eut obtenu un résultat négatif à la mammographie.
Les résultats des cinq algorithmes ont non seulement été comparés entre eux, mais également testés pour leur efficacité par rapport à d’autres modèles. « Tous les algorithmes que nous avons utilisés ont obtenu de meilleurs résultats que le calculateur BCSC pour prédire le risque de cancer du sein sur 0 à 5 ans », déclare Vignesh A. Arasu, M.D., chercheur et radiologue de Kaiser Permanente et auteur principal de l’étude.
« Cette solide performance prédictive sur la période de cinq ans suggère que L’IA identifie à la fois les cancers non détectés et les caractéristiques du tissu mammaire qui aident à prédire le développement futur du cancer. Il y a quelque chose dans les mammographies qui nous permet de suivre le risque de cancer du sein », poursuit Arasu.
Le bon usage de l’IA ressort notamment dans la prédiction des patients à haut risque de souffrir d’un cancer d’intervalle, celui qui est diagnostiqué entre un examen de dépistage évalué comme négatif et le prochain rendez-vous de dépistage. Ainsi, lors de l’évaluation des femmes qui avaient un risque 10% plus élevé d’avoir cette pathologie, L’IA a prédit jusqu’à 28% des cancers, alors que le calculateur BCSC n’a pu détecter que 21 %. Lorsque les deux modèles ont été utilisés, les résultats ont encore amélioré la prédiction du cancer.
‘Seulement’ à court terme
Compte tenu des résultats obtenus, cette technologie offre « un moyen précis, efficace et évolutif » de connaître le risque de cancer du sein, puisque, comme l’indique Arasu, dans le modèle traditionnel ils utilisent une seule source : la mammographie elle-même.
Bien que certaines institutions utilisent déjà l’IA pour détecter cette pathologie, le chercheur rapporte qu’il ne s’agit pas d’un système répandu, malgré les bénéfices qu’il peut avoir : « L’IA pour la prédiction du risque de cancer nous donne l’opportunité de individualiser les soins pour chaque femme« .
C’est aussi un outil qui aiderait à offrir une médecine personnalisée et de précision. Ou du moins, à court terme ; car, comme le prétend l’étude, il n’existe pas d’algorithmes suffisamment formés pour prédire le risque de souffrir d’un cancer à long terme. « L’impact des modèles d’IA sur les décisions cliniques au-delà de cinq ans nécessite une étude plus approfondie », concluent-ils.
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