Une lueur d’espoir pour le diagnostic du cancer du sein. Dans le cadre d’une étude scientifique menée par l’institut Curie, centre français de lutte contre le cancer, le recours à un algorithme d’intelligence artificielle a permis de détecter plusieurs formes de cancers du sein ainsi que le niveau de leur gravité.
Paru dans la revue NPJ Breast Cancer (du groupe Nature), des médecins de l’institut Curie et d’Ibex Medical Analytics ont eu recours à l’intelligence artificielle pour dépister et analyser les cancers du sein. Jusqu’à présent, l’analyse d’échantillons de tissus mammaires est l’unique méthode classique de diagnostic et de stadification du cancer du sein. Avec cette intelligence artificielle nommée Galen Breast, il y a plus de précision et moins d’erreurs de diagnostic.
Cette étude, qui a porté sur 841 images de lames entières en aveugle, provenant de 436 biopsies mammaires numérisées, a été comparée avec le diagnostic de deux pathologistes spécialistes du sein. Et le résultat est clair : l’algorithme a été capable de distinguer avec exactitude des sous-types particuliers de cancers du sein ainsi que des sous-types rares.
Les experts du domaine médical ont apprécié la performance, la fiabilité et la mise en application clinique de cet algorithme. “Cela permet de gagner du temps. Quand nous avons beaucoup de cas à lire dans une journée, l’algorithme n’est, lui, par définition, jamais fatigué tandis que le pathologiste peut, au vingtième ou trentième cas, voir sa vigilance un peu atténuée du fait de sa fatigue. Et c’est donc une sécurité”, souligne le Pr Anne Vincent-Salomon de l’institut Curie, qui a mené cette étude.
Le cancer du sein est la maladie maligne la plus répandue dans le monde, avec plus de 2,26 millions de nouveaux cas en 2020. Au Gabon, le taux d’incidence du cancer du sein est 98 femmes sur 100 000 pour un taux de mortalité estimé à 10,7/ 100 000, le recours à cette nouvelle pratique de détection via une IA permettra d’affiner la précision du diagnostic. Pour les promoteurs de cet algorithme, l’objectif n’est pas de remplacer les médecins, mais de proposer une solution automatisée d’aide à la décision pour le diagnostic du cancer du sein.
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