Les programmes d’intelligence artificielle sont plus efficaces pour prédire l’apparition du cancer du sein que les diagnostics classiques. C’est le résultat d’une étude publiée le 6 juin dans la revue Radiology.

L’intelligence artificielle va-t-elle révolutionner l’oncologie ? Depuis plusieurs années, les scientifiques se penchent sur la manière dont l’IA peut aider à diagnostiquer précocement la survenue d’une maladie ou d’un cancer. Leur hypothèse est la suivante : la technologie s’avère parfois plus efficace pour détecter en avance certains cancers.

C’est le cas du cancer du sein, première cause de décès par cancer chez les femmes en France. L’intelligence artificielle dépasse maintenant les modèles classiques de détection, avec une avance d’environ 5 ans sur les premiers symptômes de la maladie, selon une étude publiée le 6 juin dans la revue médicale Radiology.

Cinq modèles d’IA utilisés

Pour mener leur analyse, les chercheurs ont procédé par comparaison. En 2016, 324 009 femmes ont subi une mammographie négative 2D. Les scientifiques ont ensuite étudié les données de 13 628 d’entre elles. 4 584 femmes diagnostiquées d’un cancer du sein ont ensuite été suivies dans le cadre de l’étude jusqu’en 2021. Pour analyser le corpus de mammographies, les spécialistes ont eu recours à cinq algorithmes d’intelligence artificielle différents, dont trois disponibles aujourd’hui sur le marché.

Dans le cadre d’une détection préventive classique, les médecins utilisent plusieurs variables dont l’âge de la femme, les antécédents familiaux (chez une parente de premier degré), l’ethnie, la densité mammographique du sein ou encore les antécédents de biopsies mammaires bénignes. De leur côté, les programmes d’IA se sont basés essentiellement sur les mammographies en 2D des patients.

Meta a développé son propre modèle d'intelligence artificielle // Source : Canva
Une illustration pour l’IA. // Source : Canva

Une prédiction plus fiable

Après analyse comparative des diagnostics classiques et ceux réalisés par l’IA, les chercheurs sont parvenus à déterminer quelle méthode était la plus précise pour détecter précocement le cancer du sein. Les programmes d’intelligence artificielle sont parvenus à obtenir des examens plus justes et détaillés pour prédire le risque de cancer du sein entre zéro et cinq ans.

Précisément, l’IA aurait réussi à prédire jusqu’à 28 % des cancers contre 21 % pour la méthode classique. Les scientifiques notent également un taux de détection encore plus élevé en combinant l’approche traditionnelle (avec les variables environnementales) et l’analyse des mammographies par IA.

L'IA analyse les mammographies pour prédire s'il existe un risque de cancer du sein. // Source : Radiology
L’IA analyse les mammographies pour prédire s’il existe un risque de cancer du sein. // Source : Radiology

« Cette étude est particulièrement intéressante car tous les modèles d’IA examinés, sauf un, ont été conçus pour détecter la présence ou l’absence de cancer du sein dans une mammographie spécifique, et non pour prédire le risque futur de cancer chez une femme », analyse le Dr Laura Heacock, radiologue mammaire au NYU Langone Perlmutter Cancer Center à New York, relayée par le Medical News Today.

« Des schémas imperceptibles à l’œil humain »

Les scientifiques pensent que l’IA peut servir à diagnostiquer des cancers passés sous les radars ou à identifier des signes avant-coureurs de la maladie. « Les seins denses ne sont pas tous égaux ; il existe des modèles spécifiques et complexes de tissus mammaires qui prédisent un risque plus élevé de cancer du sein. L’IA peut identifier des schémas imperceptibles à l’œil humain ou qui ne sont visibles qu’en s’entraînant sur des centaines de milliers de mammographies », explique le Dr Laura Heacock.

Bien que ces premiers résultats suscitent un espoir de prévenir l’apparition du cancer du sein pour de nombreuses femmes, l’intégration des technologies d’intelligence artificielle dans le schéma de soin est encore tardive. Aux États-Unis comme en France, la réglementation exige une approbation des autorités de santé, et une formation longue (et souvent coûteuse) des professionnels de santé.

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