L’IA pour éviter les faux-positifs de cancer du sein
Une analyse sortie récemment dans la revue Nature et appliquée à 288.767 examens échographiques effectués sur des femmes traitées dans les hôpitaux du NYU Langone à New York, démontre comment l’IA contribue à la précision des diagnostics de cancer du sein. L’IA permet ainsi de réduire le nombre d’examens invasifs, et cela y compris pour d’autres types de cancers.
L’IA pour dépister les cancers
Combinée à l’IA, l’échographie pourrait devenir un outil plus efficace dans le dépistage du cancer du sein. Il pourrait devenir une alternative à la mammographie, y compris pour les femmes à tissu mammaire dense. Appliqué à plus de 288 000 examens échographiques, les modèles basé sur l’IA permettent d’améliorer l’identification de la maladie de 37 % et de réduire de 27 % le nombre de biopsies nécessaires pour confirmer les tumeurs suspectes.
Cette première et large étude conclut à des résultats prometteurs. Mais des essais cliniques de l’outil en conditions réelles sont nécessaires avant de les déployer en routine clinique. Le logiciel d’IA va également être “affiné”. Il inclura des données supplémentaires sur le patient, qui pourront permettre d’améliorer encore la précision du diagnostic.
Des biopsies pour le “deep learning”
Le projet le plus avancé relève de l’analyse automatique des lames obtenues après biopsie de tumeurs. Les cliniciens observent les lames au microscope puis les numérisent dans une base de données. Grâce au Deep learning, l’IA qui va alors apprendre à distinguer les prélèvements cancéreux de ceux qui restent sains.
Il s’agit de “gagner du temps sur les étapes qu’une machine peut tout à fait gérer en complément de l’œil de l’expert, étaye le Dr Ceugnart, spécialisé en radiologie interventionnelle thorax et sein au centre Oscar-Lambret. Et donc de libérer du temps aux spécialistes pour qu’ils se concentrent sur les tâches plus complexes du dépistage.”
Optimiser les traitements
Objectif : diminuer la fréquence des traitements (espacer les séances de chimiothérapie et/ou de radiothérapie) et la quantité des doses prescrites. Le tout en privilégiant les thérapeutiques les moins nocives et les plus adaptées à la biologie de la tumeur. L’enjeu : limiter autant que possible les effets secondaires liés aux traitements, en garantissant aux patientes le même degré d’efficacité.
À la croisée du numérique et de la médecine personnalisée, l’Institut Curie lance un projet de numérisation des lames de tissus mammaires, à compter du premier semestre 2022.
(c) Stephanie Noiret/ISTOCK
