Comment les radiologistes pourraient cohabiter avec l’IA dans le futur ?

  • Diagn Interv Imaging

  • Par Nathalie Barrès
  • Actualités médicales
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À retenir 

Le dépistage du cancer du sein par l’intelligence artificielle (IA) est un sujet de recherche majeur en France, et ce pour diverses raisons : forte incidence de ce cancer, dépistage basé sur des examens cliniques et radiographiques et nécessité d’une seconde lecture des clichés.

Un colloque a été organisé en juin 2019 par la Société Française de Radiologie (SFR) et le Collège des Enseignants de Radiologie (CERF) afin d’évaluer la pertinence de l’utilisation de l’IA pour la prise en charge des cancers du sein en France. 

Une aide au dépistage 

L’un des problèmes du dépistage du cancer du sein c’est la dose de rayonnement utilisée. Celle-ci est corrélée à l’épaisseur du sein et au bon positionnement de la patiente. L’IA peut être une aide utile en définissant le positionnement, la force de compression et le rayonnement optimum dans ce contexte. L’IA peut également aider à identifier les femmes plus à risque en fonction de la densité de leurs seins. Les seins les plus denses étant associés à un risque plus élevé de cancer. Cependant, l’évaluation de la densité mammaire varie d’un radiologue à un autre, mais également dans le temps. Croiser toutes ces informations grâce à l’IA pourrait améliorer le dépistage et le suivi des patientes à risque.

En France, le taux de dépistage varie beaucoup d’un département à l’autre, mais également en fonction de l’âge et des différences socio-économiques. L’IA pourrait aider à croiser les données pour communiquer plus spécifiquement auprès des femmes les plus à risque. L’IA pourrait également venir apporter une aide pour la seconde lecture des clichés. 

Une aide au diagnostic aussi

L’intelligence artificielle peut venir en aide aux radiologues également dans le diagnostic de cancer du sein en facilitant la classification et l’interprétation des images. Il existe deux approches d’intelligence artificielle dans ce contexte, l’une utilisant l’étiquetage de chaque cliché par un humain (approche supervisée, coûteuse et non exempte d’erreurs) et l’autre où l’ordinateur discerne seul les caractéristiques de l’image (approche non supervisée, qui nécessite des données brutes de haute qualité , c-à-d. de nombreux plans de mammographies à haute résolution et des données antérieures si possible). 

Des progrès en attente

En 2019, une étude multicentrique a démontré la non-infériorité d’un système utilisant l’IA par rapport aux lectures réalisées par des radiologues sur la base de 101 radiographies. La performance du système d’IA s’est révélée supérieure de plus de 61,4% par rapport aux radiologues, la sensibilité et la spécificité du système d’IA étaient également meilleures que la majorité des radiologues, mais toujours inférieures au meilleur des radiologues. 

Plusieurs critères doivent encore être améliorés avant une mise en œuvre pratique de ces technologies d’aide au diagnostic par IA : la performance du test de dépistage, le temps d’interprétation global, l’implémentation de l’IA dans le flux actuel de travail et sa compatibilité aux systèmes et outils utilisés, et enfin le dernier point, sa rentabilité pour qu’un jour elle puisse être remboursée.