" dans le traitemat du cancer, nous devons le reamarquer, il faut placer peu ou pas de confiance dans les remèdes internes, et il n'existe rien, si ce n'est la séparation totale des parties affectées" A dictionary of Ptactical Surgery, 1836
Hill H , Roadevin C , Duffy S , Mandrik O , Brentnall A. Rentabilité de l'IA pour le dépistage du cancer du sein stratifié en fonction du risque. JAMA Netw Open. 2024;7(9):e2431715. doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.31715
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Importance
Des recherches antérieures ont montré une bonne discrimination des risques à court terme à l'aide d'un modèle de prédiction des risques basé sur l'intelligence artificielle (Mirai). Cependant, aucune étude n'a été entreprise pour évaluer si cela pourrait se traduire par des gains économiques.
Objectif
Évaluer la rentabilité de l’intégration d’un dépistage stratifié en fonction des risques à l’aide d’un modèle d’IA pour le cancer du sein dans le programme national de dépistage du cancer du sein du Royaume-Uni.
Conception, cadre et participants
Cette étude, menée du 1er janvier 2023 au 31 janvier 2024, a consisté à élaborer un modèle d'analyse décisionnelle pour estimer la qualité de vie liée à la santé, les taux de survie au cancer et les coûts sur la durée de vie de la population féminine éligible au dépistage. L'analyse a adopté le point de vue d'un payeur britannique et la cohorte simulée était composée de femmes âgées de 50 à 70 ans au moment du dépistage.
Dépistage par mammographie à des intervalles de 1 à 6 ans en fonction du risque de cancer du sein et des soins standard (dépistage tous les 3 ans).
Principaux résultats et mesures
Bénéfice monétaire net supplémentaire basé sur les années de vie ajustées en fonction de la qualité de vie (QALY) et les coûts du National Health Service (NHS) (exprimés en livres sterling ; pour convertir en dollars américains, multiplier par 1,28).
Résultats
Les programmes de stratification des risques basés sur l'intelligence artificielle ont été estimés comme étant économiques et augmentant les QALY par rapport au programme de dépistage actuel. Un calendrier de dépistage tous les 6 ans pour les personnes à faible risque, semestriellement et triennalement pour celles dont le risque est inférieur et supérieur à la moyenne, respectivement, et annuellement pour celles dont le risque est le plus élevé, a été estimé apporter des avantages monétaires nets annuels au sein du NHS d'environ 60,4 millions de livres sterling (77,3 millions de dollars américains) et 85,3 millions de livres sterling (109,2 millions de dollars américains), avec des valeurs QALY fixées à 20 000 £ (25 600 $ américains) et 30 000 £ (38 400 $ américains), respectivement. Même dans les scénarios où les décideurs hésitent à allouer des ressources supplémentaires du NHS au dépistage, la mise en œuvre des stratégies proposées à une valeur QALY de 1 £ (1,28 $ US) a été estimée générer un avantage monétaire annuel d'environ 10,6 millions de livres sterling (13,6 millions de dollars américains).
Courbe d'acceptabilité coût-efficacité
Résultats du programme clinique et de dépistage
Conclusions et pertinence
Dans cette étude de modèle d'analyse décisionnelle sur l'intégration du dépistage stratifié en fonction du risque avec un modèle d'IA pour le cancer du sein dans le programme national de dépistage du cancer du sein du Royaume-Uni, le dépistage stratifié en fonction du risque était susceptible d'être rentable, offrant des avantages supplémentaires pour la santé à des coûts réduits.
Ces résultats sont particulièrement pertinents pour les établissements de soins de santé où les ressources sont sous pression. De nouvelles études visant à évaluer de manière prospective le dépistage guidé par l'IA semblent nécessaires.
Commentaire
Incontestablement l'IA trouve sa place dans le dépistage du cancer du sein
* L'IA fait jeu égal avec les radiologues
* L'IA peut prédire le développement du cancer du sein
* En terme de coût efficacité l'IA l'emporte
Le grand intérêt du fait du manque de médecin en France l'IA pourrait suppléer l'être humain
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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
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