Des méthodes d’apprentissage profond, un type d’algorithme d’intelligence artificielle, ont été utilisées par une équipe de chercheurs pour calculer le risque de cancer du sein à partir de mammographies. L’algorithme peut distinguer les différentes mammographies de différentes femmes pour calculer leur risque de développer un cancer du sein. La méthode est décrite dans une étude publiée dans Radiology.
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L’intelligence artificielle se révèle de plus en plus utile dans le domaine médical
Il s’agit de l’une des nombreuses études publiées ces dernières années qui montrent comment l’intelligence artificielle s’avère de plus en plus utile dans le domaine médical, en particulier dans le domaine de la radiologie, pour réduire le contrôle humain des résultats d’imagerie ou faciliter ce type de travail.
Comme le souligne le communiqué de la Radiological Society of North America, les mammographies annuelles sont recommandées pour toutes les femmes de 40 ans. Ces dépistages, révèle le communiqué, peuvent réduire la mortalité due au cancer du sein et l’incidence du cancer du sein avancé.
Mesures de la densité mammaire
Les mammographies peuvent également fournir une mesure du risque de cancer du sein, principalement par la mesure de la densité du sein. Des seins plus denses peuvent être associés à un risque plus élevé. Cependant, il existe d’autres facteurs susceptibles d’augmenter ce risque, dont certains sont souvent non détectés ou indétectables par les mammographies.
« Les méthodes conventionnelles d’évaluation du risque de cancer du sein utilisant des facteurs de risque cliniques n’ont pas été aussi efficaces », explique John A. Shepherd, professeur dans le programme des sciences de la population dans le Pacifique au centre anticancéreux de l’université d’Hawaï à Honolulu, auteur principal de l’étude. « Nous avons pensé qu’il y avait plus dans l’image que la simple densité mammaire qui serait utile pour évaluer le risque ».
25 000 mammographies de 6369 femmes
Les chercheurs ont utilisé 25 000 mammographies de 6369 femmes en formant un modèle d’apprentissage profond pour trouver des détails ou des signaux qui pourraient être liés à un risque accru de cancer du sein. « Les résultats ont montré que le signal supplémentaire que nous obtenons grâce à l’intelligence artificielle permet une meilleure estimation du risque de cancer détecté par le dépistage », explique encore M. Shepherd. « Il nous a aidé à atteindre notre objectif de classer les femmes à faible risque ou à risque élevé de cancer du sein détecté par le dépistage. »
