L’IA équivaut aux radiologistes humains dans l’interprétation des scans du cancer du sein

'AI equals human radiologists in the interpretation of breast cancer scans.

Une autre étude montre que l’intelligence artificielle (IA) est aussi performante qu’un médecin spécialiste pour détecter le cancer du sein sur une mammographie. Mais ne vous attendez pas à ce que les ordinateurs remplacent les humains, selon les experts.

Dans une étude comparant les compétences de lecture de mammographie d’un outil d’IA à celles de plus de 500 professionnels de la santé, les chercheurs ont constaté que c’était essentiellement une égalité.

En moyenne, les humains et l’IA détectaient environ 90% des tumeurs du sein et donnaient une confirmation négative à un peu plus de trois quarts des mammographies de femmes sans cancer.

Cela signifie que ni l’un ni l’autre n’était parfait, et les experts ont déclaré qu’il n’est toujours pas clair comment l’IA s’intégrera finalement dans le dépistage du cancer du sein.

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La mammographie est depuis longtemps une expérience de routine pour les femmes. Mais la lecture des mammographies peut en réalité être la tâche la plus difficile en radiologie, a déclaré le Dr Liane Philpotts, professeur de radiologie à l’école de médecine de Yale à New Haven, dans le Connecticut.

C’est parce qu’une mammographie est une radiographie à l’ancienne – bien que, aux États-Unis, Philpotts ait noté que la mammographie numérique 3D de meilleure qualité remplace de plus en plus le type conventionnel.

Détecter une tumeur sur des mammographies standard signifie chercher des motifs subtils, ce qui s’est avéré difficile même pour la meilleure IA, a déclaré Philpotts, qui a rédigé un éditorial publié avec les nouvelles découvertes dans le numéro de septembre de Radiology.

“Dans cette étude, nous parlons toujours de sensibilité imparfaite”, a déclaré Philpotts, faisant référence au taux de détection des tumeurs. “Le fait que l’IA puisse rivaliser avec les radiologues est une bonne chose.”

Mais idéalement, a-t-elle ajouté, on voudrait qu’elle soit encore meilleure.

Cependant, personne ne suggère que l’IA devrait remplacer les radiologues dans la lecture des mammographies. Au lieu de cela, elle pourrait les aider à effectuer leur travail de manière plus efficace et précise, a déclaré le Dr Mozziyar Etemadi, professeur adjoint à la Northwestern University Feinberg School of Medicine de Chicago.

Etemadi, qui n’est pas radiologue, étudie le rôle potentiel de l’IA en médecine. Le simple fait, a-t-il dit, est que “les humains ont un certain niveau de lacunes”, et l’IA pourrait aider.

Par exemple, elle pourrait effectuer une première analyse des mammographies, signalant celles qui semblent suspectes afin que les radiologues puissent les prioriser, a-t-il déclaré. Et dans une mammographie donnée, l’IA pourrait mettre en évidence les zones qui semblent anormales.

Les nouvelles découvertes, a déclaré Etemadi, sont conformes à ce que des études similaires précédentes ont suggéré : lorsqu’on demande à un outil d’IA de lire une mammographie, ses performances sont comparables à celles des médecins.

Cependant, les questions plus larges, a ajouté Etemadi, sont de savoir comment l’IA s’intègre dans un “flux de travail réel” et si elle profite finalement aux femmes qui subissent un dépistage.

L’étude a comparé un outil d’IA disponible sur le marché – Lunit’s INSIGHT MMG – aux compétences de lecture de mammographie de 552 radiologues, radiographes et cliniciens spécialisés dans le sein du Royaume-Uni.

Ces professionnels de la santé avaient lu un ensemble de 120 mammographies “difficiles” dans le cadre d’une évaluation de performance de routine, entre 2018 et 2021. Les chercheurs ont demandé à l’outil d’IA de lire ces mêmes mammographies en 2022.

Globalement, les performances étaient étonnamment similaires. En moyenne, les humains et l’IA présentaient des taux de sensibilité (fréquence à laquelle ils ont correctement identifié les tumeurs) et de spécificité (fréquence à laquelle ils ont correctement considéré une mammographie sans cancer comme négative) presque identiques.

“Notre étude apporte des preuves solides que l’IA pour le dépistage du cancer du sein est aussi performante que les lecteurs humains”, a déclaré le chercheur principal Yan Chen, professeur à l’école de médecine de l’Université de Nottingham au Royaume-Uni.

Cependant, les résultats peuvent ne pas être “exactement reproductibles” aux États-Unis, selon le Dr Stamatia Destounis d’Elizabeth Wende Breast Care à Rochester, dans l’État de New York.

Les mammographies utilisées dans l’étude étaient en 2D, a-t-elle noté, tandis que la mammographie en 3D est courante aux États-Unis.

Et au Royaume-Uni, les femmes subissent un dépistage entre 50 et 70 ans. Aux États-Unis, le dépistage est recommandé à partir de 40 ans – lorsque les femmes sont préménopausées et ont généralement une densité tissulaire mammaire plus élevée, a déclaré Destounis. Une densité mammaire élevée rend la lecture de la mammographie encore plus difficile.

Philpotts a déclaré que des outils d’IA compatibles avec la mammographie en 3D sont nécessaires et en cours de développement.

Elle a également souligné une autre couche de complexité : une fois que les femmes commencent à faire régulièrement des mammographies, les radiologues comparent la dernière image avec les précédentes pour détecter les changements. Un outil d’IA capable d’analyser les “antécédents”, a déclaré Philpotts, serait utile.

Tous les experts sont cependant d’accord pour dire que l’IA est l’avenir du dépistage mammographique.

Un essai clinique en cours en Suède est le premier à tester directement la mammographie “assistée par l’IA” par rapport à la lecture conventionnelle par les humains seuls. Le mois dernier, les chercheurs ont rapporté une analyse intermédiaire de l’essai, montrant que l’IA a jusqu’à présent aidé les radiologues à détecter 20% de cancers du sein supplémentaires.

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Destounis a déclaré que ce type de preuve, issu d’un essai clinique, est important. Elle a toutefois ajouté que les études doivent également inclure des femmes de tous âges, races et origines ethniques pour refléter le monde réel.

L’étude actuelle a été financée par Lunit, fabricant de l’outil d’IA testé par les chercheurs.

Plus d’informations

La fondation Susan G. Komen propose plus d’informations sur le dépistage mammographique.

SOURCES : Yan Chen, PhD, professeur, dépistage numérique, Université de Nottingham School of Medicine, Royaume-Uni ; Stamatia Destounis, MD, associée gérante, Elizabeth Wende Breast Care, Rochester, N.Y., membre du comité d’information du public, Radiological Society of North America, Oakbrook, Ill. ; Mozziyar Etemadi, MD, PhD, professeur adjoint, anesthésiologie, Northwestern University Feinberg School of Medicine, Chicago ; Liane Philpotts, MD, professeure, radiologie et imagerie biomédicale, Yale School of Medicine, New Haven, Conn. ; Radiology, 5 septembre 2023, en ligne