Des radiologues assistés par IA effectuent un dépistage, selon une nouvelle étude
Étude à grande échelle publiée dans la revueThe Lancet Digital Health est le premier à comparer directement l'efficacité de l'IA dans le dépistage du cancer du sein, qu'elle soit utilisée seule ou comme assistant vivant. Les scientifiques espèrent que de tels systèmes pourront détecter des cancers qui manquent aux spécialistes conventionnels. Cela permettra de libérer du temps pour les radiologues afin qu'ils puissent voir plus de patients.
Ce logiciel a été développé parVara est une startup allemande qui a également dirigé l'étude. L'IA de la société est déjà utilisée dans plus d'un quart des centres de dépistage du cancer du sein en Allemagne et a été déployée dans des hôpitaux au Mexique et en Grèce plus tôt cette année.
L'équipe Vara avec l'aide de radiologues deL'hôpital universitaire d'Essen en Allemagne et le Memorial Sloan Kettering Cancer Center à New York ont testé deux approches. Dans le premier cas, l'IA analyse indépendamment les mammographies. Dans un autre cas, l'IA fait automatiquement la distinction entre les images qui, selon elle, semblent normales et celles qui suscitent des inquiétudes. Il envoie ces derniers à un radiologue, qui les examine avant de voir le score de l'IA. L'algorithme émettra alors une alerte s'il détecte un cancer alors que le médecin ne l'a pas fait.
Pour entraîner le réseau neuronal, Vara a fourniDonnées d'IA provenant de plus de 367 000 mammographies, y compris les notes des radiologues, les évaluations initiales et les informations indiquant si la patiente avait un cancer, pour apprendre à classer ces images dans l'une des trois catégories suivantes : "diagnostic sûr", "diagnostic incertain", "diagnostic précis". " maladie". Les conclusions tirées des deux approches ont ensuite été comparées aux décisions prises par de vrais radiologues sur 82 851 mammographies obtenues dans les centres de dépistage.
Quand algorithmes et médecins travaillent ensembleétaient 3,6 % plus efficaces pour détecter le cancer du sein. Cette approche nous a permis de mettre automatiquement de côté les images qui semblaient normales. Cette rationalisation intensive peut réduire la charge des radiologues.
comment l'IA trouve les zones suspectes dans les images
Résultats anormaux ou non évidentsles scans nécessitent un réexamen. Mais les radiologues qui étudient les mammographies ratent un cas de cancer sur huit. La fatigue, le surmenage et même l'heure de la journée affectent tous la capacité des radiologues à détecter les tumeurs lorsqu'ils examinent des milliers d'images. Les signes visuellement subtils ont également tendance à être moins alarmants, et le tissu mammaire dense, qui survient principalement chez les patientes plus jeunes, rend les signes de cancer plus difficiles à voir.
Cette approche peut réduire la pénurie de radiologues,surtout dans les pays où il y a un radiologue pour des millions de patients. Même aux États-Unis, qui comptent proportionnellement 10 fois plus de radiologues que l'Inde, une pénurie de 17 000 spécialistes est prévue d'ici 2033.
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