"La vie est un mystère qu'il faut vivre et non un problème à résoudre. "  Gandhi

Importance 

La détection précoce du cancer du sein est associée à une morbidité et une mortalité plus faibles.

Objectif  

examiner si un algorithme  d’intelligence artificielle (IA) pour la détection du cancer du sein pourrait estimer le développement d’un futur cancer.

Étude de   cohorte rétrospective de 116 495 femmes âgées de 50 à 69 ans sans antécédents de cancer du sein avant de subir au moins 3 examens de dépistage bisannuels consécutifs. Les scores d'un algorithme d'IA (INSIGHT MMG, version 1.1.7.2 ; Lunit Inc ; utilisé du 28 septembre 2022 au 5 avril 2023) ont été utilisés pour la détection et le dépistage du cancer du sein à partir de plusieurs séries consécutives de mammographies réalisées du 13 septembre 2004 au 21 décembre 2018 dans 9 centres mammaires en Norvège. Les analyses statistiques ont été réalisées de septembre 2023 à août 2024.

Score d'   algorithme d'intelligence artificielle indiquant une suspicion de présence d'un cancer du sein. L'algorithme a fourni un score continu de détection du cancer pour chaque examen allant de 0 à 100, avec des valeurs croissantes indiquant une probabilité plus élevée de présence d'un cancer sur la mammographie en cours.

Principaux résultats et mesures   Score maximal de l'algorithme d'IA pour la détection du cancer et différence absolue de score entre les seins des femmes développant un cancer détecté par dépistage, des femmes atteintes d'un cancer d'intervalle et des femmes dont le dépistage s'est révélé négatif.

Résultats  

L'âge moyen (ET) au premier tour de l'étude était de 58,5 (4,5) ans pour 1265 femmes atteintes d'un cancer détecté par dépistage au troisième tour, de 57,4 (4,6) ans pour 342 femmes atteintes d'un cancer d'intervalle après 3 tours de dépistage négatifs et de 56,4 (4,9) ans pour 116 495 femmes sans cancer du sein aux 3 tours de dépistage.

Les différences absolues moyennes (ET) des scores AI parmi les seins des femmes développant un cancer détecté par dépistage étaient de 21,3 (28,1) au premier tour de l'étude, de 30,7 (32,5) au deuxième tour de l'étude et de 79,0 (28,9) au troisième tour de l'étude. Les différences moyennes (ET) avant le cancer d'intervalle étaient de 19,7 (27,0) au premier tour de l'étude, de 21,0 (27,7) au deuxième tour de l'étude et de 34,0 (33,6) au troisième tour de l'étude. Les différences moyennes (ET) parmi les femmes qui n’ont pas développé de cancer du sein étaient de 9,9 (17,5) au premier tour d’étude, de 9,6 (17,4) au deuxième tour d’étude et de 9,3 (17,3) au troisième tour d’étude. Les aires sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur pour la différence absolue étaient de 0,63 (IC à 95 %, 0,61-0,65) au premier tour d'étude, de 0,72 (IC à 95 %, 0,71-0,74) au deuxième tour d'étude et de 0,96 (IC à 95 %, 0,95-0,96) au troisième tour d'étude pour le cancer détecté par dépistage et de 0,64 (IC à 95 %, 0,61-0,67) au premier tour d'étude, de 0,65 (IC à 95 %, 0,62-0,68) au deuxième tour d'étude et de 0,77 (IC à 95 %, 0,74-0,79) au troisième tour d'étude pour les cancers d'intervalle.

Conclusions et pertinence  

 Dans cette étude de cohorte rétrospective de femmes soumises à une mammographie de dépistage, les scores absolus moyens d'IA étaient plus élevés pour les seins développant un cancer que pour ceux ne développant pas de cancer 4 à 6 ans avant leur détection éventuelle. Ces résultats suggèrent que les algorithmes d'IA développés pour la détection du cancer du sein peuvent identifier les femmes à haut risque de cancer du sein futur, offrant ainsi une voie vers des approches de dépistage personnalisées pouvant conduire à un diagnostic plus précoce du cancer.

Points clés

Question   Les outilsd’intelligence artificielle (IA) pour la détection du cancer sur les mammographies de dépistage peuvent-ils estimer le développement du cancer du sein des années avant le diagnostic ?

Résultats   Dans cette étude de cohorte portant sur 116 495 femmes ayant subi au moins 3 séries consécutives de dépistage par mammographie bisannuelle, les différences absolues moyennes des scores AI entre les seins des femmes développant un cancer détecté par dépistage étaient de 21,3, 30,7 et 79,0 respectivement aux première, deuxième et troisième séries d'étude.

Les scores AI absolus moyens étaient plus élevés pour les seins développant un cancer que pour ceux ne développant pas de cancer 4 à 6 ans avant leur détection éventuelle.

Signification   Cette étude suggère qu’un score d’IA au niveau du sein pourrait permettre d’estimer le risque de futur cancer du sein et pourrait être utilisé pour identifier les femmes à haut risque qui pourraient bénéficier de mesures préventives, notamment d’un dépistage supplémentaire.

Échantillon d'étude avec exclusions


Différences absolues dans les scores d'IA entre les femmes qui ont développé un cancer détecté par dépistage ou un cancer d'intervalle et les femmes sans cancer du sein

Commentaire

Médecine prédictive efficace grâce à l'IA

Demain la mammographie de dépistage sera systématiquement associée à l'IA et sans besoin de médecin. Ce dernier point est important du fait du manque de médecin

L'outil IA , un outil qui deviendra indispensable dans tous les domaines de la médecine et en particilier en imagerie.

IA et cancer du sein :  un pas de plus en avant
https://medvasc.info/archives-blog/ia-et-cancer-un-pas-de-plus-en-avant?highlight=WyJjYW5jZXIiLCJkdSIsInNlaW4iLCJpYSJd

IA : prédiction cancer du sein

L’IA Mirai vient transformer le dépistage du cancer du sein en le diagnostiquant des années avant qu’il ne se développe. Cette nouvelle technologie promet d’améliorer considérablement la détection précoce et le traitement du cancer du sein. Il s’agit d’une avancée cruciale, surtout quand on considère les statistiques récentes : selon l’Organisation mondiale de la santé, 2,3 millions de nouveaux cas de cancer du sein ont été diagnostiqués en 2020, et 7,8 millions de femmes en ont été atteintes au cours des cinq dernières années. En intégrant l’intelligence artificielle (IA) dans le processus de dépistage, Mirai offre une précision et une efficacité accrues, ce qui est essentiel pour sauver des vies.

Les chercheurs du MIT ont développé un système d’apprentissage profond pour prédire le risque de cancer du sein à partir de mammographies. Le modèle, nommé Mirai, montre une grande précision à travers diverses démographies et contextes cliniques, promettant ainsi de transformer le dépistage et la prévention du cancer du sein MIT News.

Une avancée fantastique; prédire à 5 ans la survenue d'un cancer du sein à partir d'une simple mammographie

Révolution dans le cancer du sein. L’intelligence artificielle détecte un K du sein (sur une mammographie pourtant considérée comme normale) 5 ans avant son développement ! Ces nouveaux diagnostics ultra précoces sauveront un jour des millions de vies.(Ph Juvin sur X)) 

Eisemann, N., Bunk, S., Mukama, T. et al. Nationwide real-world implementation of AI for cancer detection in population-based mammography screening.  Mise en œuvre à l'échelle nationale de l'IA dans le monde réel pour la détection du cancer dans le cadre du dépistage mammographie de la population
Nat Med (2025). https://doi.org/10.1038/s41591-024-03408-6
https://www.nature.com/articles/s41591-024-03408-6
Article libre d'accès

L'intelligence artificielle (IA) dans le dépistage par mammographie s'est révélée prometteuse dans les évaluations rétrospectives, mais il existe peu d'études prospectives.

PRAIM est une étude observationnelle, multicentrique, en situation réelle, de non-infériorité et de mise en œuvre comparant les performances de la double lecture assistée par IA à la double lecture standard (sans IA) chez des femmes (50 à 69 ans) subissant un dépistage mammographique organisé dans 12 sites en Allemagne.

Les radiologues de cette étude ont volontairement choisi d'utiliser le système d'IA. De juillet 2021 à février 2023, un total de 463 094 femmes ont été examinées (260 739 avec l'aide de l'IA) par 119 radiologues

Les radiologues du groupe de dépistage assisté par IA ont obtenu un taux de détection du cancer du sein de 6,7 pour 1 000, ce qui était de 17,6 % (intervalle de confiance à 95 % : +5,7 %, +30,8 %) supérieur et statistiquement supérieur au taux (5,7 pour 1 000) obtenu dans le groupe témoin.

Le taux de rappel dans le groupe IA était de 37,4 pour 1 000, ce qui était inférieur et non inférieur à celui (38,3 pour 1 000) du groupe témoin (différence de pourcentage : −2,5 % (−6,5 %, +1,7 %)).

La valeur prédictive positive (VPP) du rappel était de 17,9 % dans le groupe IA contre 14,9 % dans le groupe témoin.

La VPP de la biopsie était de 64,5 % dans le groupe IA contre 59,2 % dans le groupe témoin.

Par rapport à la double lecture standard, la double lecture assistée par l’IA a été associée à un taux de détection du cancer du sein plus élevé sans affecter négativement le taux de rappel, ce qui indique fortement que l’IA peut améliorer les mesures de dépistage par mammographie.



L'organigramme montre l'inclusion des participants à l'étude et leur répartition dans des groupes.

L'IA est au service des patients dans tous les domaines de la médecine, ne pas l'oublier et l'utiliser quand c'est possible

Dans le cadre du dépistage du cancer du sein cette étude est exemplaire. La manque de radiologu et des délais catastrophiques en France pour la réalisation d'une mammographie de dépistage , l'IA .............va régler ces problèmes.