L’intelligence artificielle faciliterait la détection des cancers du sein

Avec 33 % des cancers féminins, le cancer du sein est le plus fréquent chez les femmes. Il reste la première cause de décès par cancer chez les femmes en 2018. Dans la majorité des cas, le développement d’un cancer du sein prend plusieurs mois, voire plusieurs années.

Côté positif, le nombre de cas observés chaque année a tendance à diminuer depuis 2005. « S’il est dépisté à un stade précoce, la survie à 5 ans est de 99 % », insiste l’Institut national du cancer.

Prédire l’apparition 5 ans à l’avance

L’apport de l’intelligence artificielle apparaît de plus en plus essentiel dans la détection, mais également lors des opérations. Presque tous les cancers ont leur solution spécifique d’analyse d’imagerie médicale à base d’IA ou d’analyse plurifactorielle.

Le MIT a par exemple créé un modèle de deep learning qui peut prédire l’apparition d’un cancer du sein jusqu’à cinq années à l’avance. Il est entraîné avec les radios de 60 000 patientes, à équité entre personnes blanches et noires. Comme les femmes noires ont plus de risques de voir apparaître un tel cancer, cela supprime des biais de faux négatifs dans le système.

L’étude à grande échelle, publiée en juillet dernier dans The Lancet Digital Health, confirme à quel point l’IA est devenue un outil précieux pour les radiologues. C’est la première à comparer directement les performances d’une IA en solo dans le dépistage du cancer du sein avec ses performances lorsqu’elle est utilisée pour assister un expert humain.

IA moins performante que les radiologues

Jusqu’à présent, les tentatives de remplacement complet des radiologues par l’IA ont échoué. Une analyse réalisée en 2021 a révélé que dans 34 des 36 études, l’IA était moins performante qu’un seul radiologue pour le dépistage du cancer du sein à partir de mammographies. Les 36 études étaient toutes moins précises que le consensus de deux radiologues, que certains pays exigent.

Le logiciel testé provient de Vara, une start-up basée en Allemagne qui a également dirigé l’étude. L’IA de cette société est déjà utilisée dans plus d’un quart des centres de dépistage du cancer du sein en Allemagne et a été introduite au début de l’année dans un hôpital au Mexique et un autre en Grèce.

L’équipe de Vara, avec l’aide de radiologues de l’hôpital universitaire d’Essen en Allemagne et du Memorial Sloan Kettering Cancer Center de New York, a testé deux approches. Dans la première, l’IA travaille seule pour analyser les mammographies.

Dans l’autre, l’IA fait automatiquement la distinction entre les scans qui lui semblent normaux et ceux qui suscitent des inquiétudes. Elle renvoie ces derniers à un radiologue, qui les examine avant de prendre connaissance de l’évaluation de l’IA. L’IA émet alors un avertissement si elle a détecté un cancer alors que le médecin ne l’a pas fait.

Une amélioration globale de la précision

Pour entraîner le réseau neuronal, Vara a alimenté l’IA en données provenant de plus de 367 000 mammographies – y compris les notes des radiologues – pour apprendre à placer ces scans dans l’une des trois catégories suivantes : « normal confiant » (pas de signes d’un cancer), « non confiant » (dans lequel aucune prédiction n’est donnée), et « cancer confiant » (cancer détecté par un radiologue).

Les conclusions des deux approches ont ensuite été comparées aux décisions prises à l’origine par des radiologues sur 82 851 mammographies provenant de centres de dépistage qui n’avaient pas fourni les scans utilisés pour entraîner l’IA.

Dans le processus proposé, piloté par l’IA, près des trois quarts des examens de dépistage n’avaient pas besoin d’être revus par un radiologue, tout en améliorant globalement la précision.

La deuxième approche (médecin et IA travaillant ensemble) a permis de détecter le cancer du sein 2,6 % mieux qu’un médecin travaillant seul, et a donné lieu à moins de fausses alertes. Elle y est parvenue tout en mettant automatiquement de côté les examens qu’elle classait comme « normaux avec certitude », ce qui représentait 63 % de toutes les mammographies.

Comme dans d’autres domaines, l’IA ne remplacera pas (tout de suite ?) l’expérience humaine. Cette technologie ne remplacera donc pas les radiologues. Mais cette étude montre que près des trois quarts des dépistages n’ont pas eu besoin d’être examinés par un radiologue.

Une avancée majeure pour gagner du temps dans les diagnostics. Cette rationalisation intense favoriserait aussi l’accompagnement personnalisé des malades.