L'intelligence artificielle améliore la détection du cancer du sein selon une étude

Le contexte de l'étude repose sur des recherches rétrospectives ayant montré des résultats prometteurs en utilisant l'IA pour améliorer la précision de dépistage de la mammographie et réduire la charge de travail de lecture des images. Toutefois, jusqu'à présent, aucune étude randomisée n'avait été menée dans ce domaine.

Pour cette étude contrôlée et randomisée, les femmes âgées de 40 à 80 ans éligibles pour le dépistage du cancer du sein par mammographie en Suède ont été recrutées dans quatre centres de dépistage. Elles ont été informées de l'étude lors de l'invitation au dépistage et ont eu la possibilité de se désinscrire. Ensuite, elles ont été réparties aléatoirement (1:1) entre le groupe de dépistage assisté par l'IA et le groupe de double lecture standard sans IA. L'affectation des examens de dépistage a été automatiquement générée par un générateur de nombres pseudo-aléatoires après l'acquisition des images. Les participantes et les radiologues effectuant les examens de dépistage étaient masqués quant à l'affectation du groupe d'étude. Seuls les radiologues analysant les examens de dépistage avaient accès aux scores de risque de malignité basés sur l'IA (pour tous les examens) et aux marques de détection assistée par ordinateur (pour les examens avec un score de risque de 8 à 10).

Les résultats de l'étude, basés sur un échantillon de 80 033 femmes suivies entre le 12 avril 2021 et le 28 juillet 2022, ont révélé que le groupe de dépistage assisté par l'IA a détecté 244 cancers lors des examens de dépistage, tandis que le groupe de double lecture standard en a détecté 203. Le taux de détection du cancer était de 6,1 pour 1000 participantes dans le groupe assisté par l'IA et de 5,1 pour 1000 dans le groupe de double lecture, montrant une différence non significative (p=0,052). Cependant, il convient de noter que ce taux était supérieur à la limite acceptable de sécurité, qui était fixée à plus de 3 cancers pour 1000 participantes.

De plus, l'utilisation de l'IA a permis de réduire considérablement la charge de travail de lecture des images de dépistage, avec une réduction de 44,3%. Les taux de rappel (2,2% dans le groupe assisté par l'IA et 2,0% dans le groupe de double lecture) et les taux de faux positifs (1,5% dans les deux groupes) étaient comparables entre les deux groupes. Le taux de valeur prédictive positive des rappels était de 28,3% dans le groupe assisté par l'IA et de 24,8% dans le groupe de double lecture.

Les chercheurs concluent que le dépistage mammographique assisté par l'IA présente une détection de cancer similaire à celle de la double lecture standard, mais avec une charge de travail considérablement réduite pour les radiologues. Cela indique que l'utilisation de l'IA dans le dépistage du cancer du sein est sûre et efficace. L'étude se poursuit pour évaluer l'objectif principal de l'essai, à savoir le taux de cancer intervalle, auprès de 100 000 participantes après deux ans de suivi.

Les résultats de cette recherche pourraient ainsi ouvrir la voie à une utilisation plus répandue de l'IA dans le dépistage du cancer du sein, permettant ainsi de détecter plus précocement la maladie et d'améliorer les résultats cliniques pour les femmes concernées.