De nouvelles études ont testé le fonctionnement d'un système d'intelligence artificielle développé par Google pour la détection du cancer du sein, dans des conditions réelles, en analysant des mammographies dans des hôpitaux britanniques. Bien que ce système ait été présenté en 2020, il n'a pas encore été intégré de manière systématique dans les protocoles de diagnostic pour les patientes.

La recherche montre que l'IA peut, dans certaines situations, détecter davantage de tumeurs que le premier expert humain, tout en réduisant le nombre de faux positifs.

Fonctionnement du système

Le système de Google utilise trois réseaux neuronaux convolutionnels, entraînés sur de vastes bases de données d'images de mammographies. Ces modèles créent collectivement une représentation de l'image, identifient les zones suspectes et évaluent ensuite la probabilité de la présence d'un cancer.

Le développement et les tests ont impliqué des chercheurs de l'Imperial College London, de l'Université de Surrey, du Royal Surrey NHS Foundation Trust et d'autres centres de dépistage du système National Health Service.

Résultats des tests

Dans une étude rétrospective portant sur 116 000 mammographies de femmes âgées de 50 à 70 ans, le système a atteint une sensibilité de 0,541, tandis que le premier examen humain a atteint 0,437. Cela signifie que l'IA a détecté davantage de cas réels de cancer.

Parallèlement, il a conservé une spécificité élevée de 0,943, légèrement inférieure à celle des médecins (0,952), mais statistiquement comparable.

Une découverte importante a été que le système a identifié environ 25 % des cas qui avaient initialement été négligés par les médecins, mais où un cancer a ensuite été confirmé chez les patientes.

Dans une simulation où l'IA a remplacé le deuxième lecteur lors de l'examen des images, elle a obtenu des résultats légèrement meilleurs que l'humain, tout en réduisant potentiellement la charge de travail des experts d'environ 40 % grâce à un tri plus efficace des cas.

Tests en conditions réelles

Dans une autre étude, environ 9 250 nouvelles images provenant de 12 cliniques britanniques en 2023 et 2024 ont été analysées. Le système d'IA a fonctionné en parallèle avec le diagnostic habituel, sans influencer les décisions des médecins.

Ici, il est apparu que l'IA est nettement plus rapide : l'analyse d'une image a pris en moyenne 17,7 minutes, contre plus de deux jours pour le premier examen humain.

Même dans ce test, le système a maintenu une sensibilité supérieure à celle du premier examen médical et une spécificité comparable.

Avantages et limites

Les résultats confirment que l'IA peut apporter une aide précieuse aux systèmes de santé, en particulier dans les régions où il y a un manque de radiologues et un volume élevé d'examens.

Cependant, certains médecins ont exprimé une méfiance quant aux résultats du système, ce qui montre que le problème ne réside pas seulement dans la précision technique, mais aussi dans l'acceptation de la technologie dans la pratique clinique.

Contexte plus large

L'utilisation de l'intelligence artificielle en mammographie s'inscrit dans une évolution qui a commencé dans les années 1990, avec l'apparition des premiers systèmes de diagnostic assisté par ordinateur. Un développement rapide s'est produit avec l'apprentissage profond au milieu des années 2010, lorsque les modèles ont commencé à surpasser les méthodes traditionnelles.

Le cancer du sein touche environ 2,3 millions de femmes dans le monde chaque année, et des centaines de milliers de cas se terminent par un décès. Le diagnostic précoce reste donc essentiel.

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