Un cancer du sein sur cinq n’est pas détecté par les radiologues formés qui examinent les mammographies, mais l’IA peut aider à améliorer ce résultat
Un nouveau système d’intelligence artificielle s’avère plus efficace pour détecter le cancer du sein sur les mammographies que les radiologues formés. Le logiciel, développé par des chercheurs de Google Health, n’est pas conçu pour remplacer les radiologues humains, mais plutôt pour aider et accélérer les processus de diagnostic actuels.
Bien que les mammographies soient le meilleur outil de diagnostic pour découvrir le cancer du sein, les cliniciens ont actuellement à leur disposition un outil de dépistage qui n’est pas parfait. Un cancer du sein sur cinq n’est pas détecté par les radiologistes formés qui examinent les mammographies. A l’autre extrémité du spectre, environ 50 % des femmes qui subissent une mammographie annuelle auront un résultat faussement positif à un moment donné sur une période de 10 ans.
Le nouveau système d’IA a été formé sur un ensemble de données de près de 100 000 mammographies. L’étude récemment publiée, qui évalue les performances du logiciel de prédiction, a été testée sur deux grands ensembles de mammographies, l’un provenant du Royaume-Uni et l’autre des États-Unis. Aucun des deux nouveaux ensembles de données d’essai n’a été utilisé pour la formation du système d’IA.
Dans l’ensemble de données des États-Unis, le logiciel s’est avéré beaucoup plus performant que les experts humains, produisant 5,7 % moins de diagnostics faux positifs. Plus impressionnant encore, le système a enregistré 9,4 % de faux négatifs en moins, ce qui suggère qu’il a détecté plusieurs cancers du sein que les experts humains n’ont pas détectés.
Les résultats de l’ensemble de données du Royaume-Uni ont été moins impressionnants, mais tout de même significatifs. Au Royaume-Uni, les mammographies sont examinées par deux radiologues distincts, ce qui réduit généralement le volume des erreurs, mais le système d’IA a quand même battu les experts humains avec 1,2 % de faux positifs et 2,7 % de faux négatifs en moins.
Un deuxième volet de cette étude d’évaluation était une » étude des lecteurs » indépendante menée par un organisme de recherche externe. Dans le cadre de cette étude, six radiologues américains ont été confrontés au système d’IA et ont évalué 500 mammographies prélevées au hasard dans l’ensemble des données américaines.
Encore une fois, le système d’IA a surpassé de façon significative la moyenne des radiologues humains. Cependant, l’étude note que même si certains cancers détectés par l’IA n’ont pas été détectés par les six experts humains, il y a eu au moins un cas détecté par les six humains mais complètement omis par le système d’IA. Aucune tendance claire n’a été identifiée pour expliquer pourquoi ces cas particuliers ont entraîné des différences significatives entre les humains et l’IA, mais les chercheurs de Google suggèrent que l’avenir de ces outils réside dans l’aide aux experts humains plutôt que dans leur remplacement complet.
« C’est une excellente démonstration de la façon dont ces technologies peuvent permettre et accroître l’expertise humaine « , explique Dominic King, un des chercheurs de Google Health au Royaume-Uni qui travaille sur le projet. Le système d’IA dit : « Je pense qu’il y a peut-être un problème ici, voulez-vous vérifier ? »
Daniel Tse, l’un des chercheurs américains de Google Health travaillant sur le projet, a affirmé cette idée, suggérant que le but n’est pas de remplacer les experts humains mais plutôt de trouver un moyen de déployer ce logiciel dans les espaces cliniques pour aider à réduire l’erreur humaine.
» Nous pensons que ce n’est que le début « , dit Daniel Tse. « Il y a des choses pour lesquelles ces modèles et cette technologie sont vraiment bons, et il y a des choses pour lesquelles les radiologues, qui passent leur vie entière à faire ça, sont vraiment bons. »
https://www.nature.com/articles/s41586-019-1799-6
https://www.statnews.com/2020/01/01/google-ai-breast-cancer-study/
