L'IA augmente les taux de détection du cancer du sein en Allemagne de près de 18 %

Une nouvelle étude révèle que l'IA peut augmenter les taux de détection du cancer du sein de près de 18 % dans le cadre du programme allemand de dépistage par mammographie, sans augmenter le nombre de faux positifs. Cette avancée pourrait transformer les soins de santé à l'échelle mondiale.

Une nouvelle étude menée en Allemagne révèle que l'intelligence artificielle peut améliorer les taux de détection du cancer du sein de près de 18 % dans le cadre du programme allemand de dépistage par mammographie (MSP). Cette amélioration s'effectue sans augmentation des faux positifs ni des examens de suivi inutiles, ce qui constitue une étape importante dans la technologie médicale.

L'étude, publié Dans la revue Nature Medicine, les auteurs soulignent le potentiel de l'IA pour réduire la charge de travail des radiologues tout en maintenant une qualité diagnostique élevée. Cette avancée pourrait conduire à des améliorations substantielles dans la détection précoce du cancer du sein et dans les résultats pour les patients dans le monde entier.

L'étude, baptisée PRAIM, a analysé les données de plus de 460,000 2021 femmes participant au MSP entre 2023 et 12 dans XNUMX centres de dépistage allemands. Environ la moitié des mammographies ont été examinées à l'aide de la technologie de l'IA, tandis que l'autre moitié a fait l'objet d'une double lecture traditionnelle par des radiologues.

« Notre objectif initial était de démontrer que les évaluations basées sur l'IA sont équivalentes aux évaluations humaines », a déclaré dans un communiqué Alexander Katalinic, co-auteur et directeur de l'Institut de médecine sociale et d'épidémiologie de l'Université de Lübeck et de l'UKSH. communiqué de presse« Cependant, les résultats ont dépassé nos attentes : l’IA améliore considérablement les taux de détection du cancer du sein. »

L’étude a révélé que l’IA a détecté 6.7 cas de cancer du sein pour 1,000 5.7 femmes dépistées, contre 1,000 cas pour 1,000 XNUMX identifiés par les méthodes traditionnelles, ce qui se traduit par un cas de cancer supplémentaire détecté pour XNUMX XNUMX femmes dépistées.

Il est important de noter que le taux de femmes orientées vers des tests supplémentaires est resté stable : 37.4 pour 1,000 38.3 pour les évaluations par IA contre 1,000 pour XNUMX XNUMX pour les lectures traditionnelles.

« L’étude PRAIM met en évidence l’immense potentiel de l’IA pour améliorer les programmes de dépistage dans le monde entier. Ces données permettront de porter à un niveau supérieur les discussions sur l’intégration de l’IA dans les systèmes de santé », a ajouté Stefan Bunk, co-auteur correspondant et directeur technique de Vara, une entreprise technologique.

L’étude a également permis de mettre en évidence le potentiel de l’IA pour rationaliser le dépistage du cancer du sein. Les simulations ont montré que si tous les cas signalés comme normaux par l’IA n’étaient pas examinés par des lecteurs humains, le taux de détection du cancer du sein serait toujours supérieur de 16.7 % et les rappels inutiles pourraient être réduits de 15 %.

Étant donné que les radiologues en Allemagne analysent actuellement 24 millions d’images individuelles par an, la mise en œuvre de l’IA pourrait réduire considérablement leur charge de travail.

« Nous espérons que les taux de détection plus élevés rendus possibles par l’IA amélioreront les résultats pour les femmes atteintes d’un cancer du sein. Ce sera l’objet de futures recherches », a ajouté Katalinic.

Le cancer du sein est le cancer le plus fréquent chez les femmes en Allemagne, avec 78,000 3 nouveaux cas chaque année. Le MSP, conçu pour une détection précoce, examine plus de 50 millions de femmes âgées de 75 à XNUMX ans chaque année. Malgré la grande précision des doubles mesures, certains cas de cancer restent non détectés.

Les systèmes basés sur l’IA pourraient combler cette lacune diagnostique, en améliorant la précision et en réduisant la charge de travail des radiologues.

Cette étude marque une avancée significative dans l’intégration de l’IA dans la pratique clinique. Ses résultats illustrent le potentiel transformateur de l’IA dans la détection du cancer, l’amélioration de l’efficacité et les résultats globaux pour les patients.

Les recherches futures viseront à comprendre les impacts à long terme de l’IA sur le pronostic des patients et son intégration transparente dans les flux de travail cliniques.