Une étude observationnelle multicentrique en conditions réelles menée dans 12 centres de dépistage en Allemagne a rapporté un taux de détection du cancer supérieur de 17,6 % chez les femmes âgées de 50 à 69 ans qui ont bénéficié d’une mammographie à double lecture assistée par IA par rapport à celles qui ont bénéficié d’une double lecture standard. Les taux de rappel sont restés inchangés.
Les programmes de dépistage par mammographie reposent souvent sur une double lecture pour identifier le cancer du sein à un stade précoce. Les radiologues sont confrontés à une charge de travail considérable pour interpréter les mammographies, dont la plupart concernent des cas ne présentant aucun signe de cancer. Les centres de dépistage ont du mal à fournir des évaluations efficaces et précises, un problème qui devient de plus en plus urgent avec la pénurie croissante de radiologues qualifiés.
De nombreux cancers du sein échappent à la détection précoce et ne sont diagnostiqués qu’à un stade plus avancé, ce qui reflète les problèmes persistants des méthodes de dépistage actuelles. Les résultats faussement positifs constituent un fardeau pour les participants et les systèmes de santé en raison de leurs inquiétudes inutiles et de rendez-vous de suivi (rappels) inutiles. Les efforts visant à améliorer la sensibilité de la détection précoce et à réduire les faux positifs inutiles sont des priorités absolues.
Dans une étude intitulée « Mise en œuvre nationale dans le monde réel de l’IA pour la détection du cancer dans le dépistage par mammographie en population », publiée dans Nature Medicine , les chercheurs ont comparé les résultats du dépistage d’une large cohorte avec et sans logiciel de prédiction assistée par l’IA.
Les chercheurs ont recruté 463 094 femmes dans le cadre du programme allemand de dépistage par mammographie (étude PRAIM). Les participantes ont été divisées en un groupe IA (260 739) et un groupe témoin (201 079). Un logiciel basé sur l’IA a classé certains examens comme normaux et a déclenché une alerte « filet de sécurité » pour les cas hautement suspects.
Les résultats ont montré un taux de détection du cancer du sein plus élevé de 6,7 pour 1 000 dans le groupe AI par rapport à 5,7 pour 1 000 dans le groupe témoin. Le taux de rappel était de 37,4 pour 1 000 avec AI et de 38,3 pour 1 000 sans AI. Le taux de rappel mesure le nombre de participants qui reviennent pour des tests supplémentaires et comprend les détections initiales correctes ainsi que les faux positifs.
La valeur prédictive positive, c’est-à-dire la proportion de résultats suspects qui représentent véritablement un cancer, a atteint 17,9 % pour la lecture assistée par l’IA contre 14,9 % dans le groupe témoin. La valeur prédictive positive des suivis aboutissant à une biopsie était de 64,5 % dans le cadre du dépistage assisté par l’IA, contre 59,2 % dans le cadre de la double lecture standard.
Bien que les faux positifs soient légèrement inférieurs, les chercheurs ont estimé qu’ils étaient comparables aux méthodes de double lecture existantes. Le fait que les mammographies assistées par l’IA aient détecté plus de cancers sans augmenter les taux de rappel dans une large cohorte est considéré comme le seuil le plus critique pour recommander un développement ultérieur et une utilisation plus répandue de la technologie.
https://medicalxpress.com/news/2025-01-ai-mammography-cancer-large-cohort.html
