L’utilisation d’une intelligence artificielle (IA) dans le cadre d’un dépistage du cancer du sein par mammographie augmente le taux de détection précoce de cancers cliniquement significatifs, sans augmenter le taux de faux positifs, et réduit de 12 % les diagnostics de cancer d’intervalle. Tels sont les résultats du premier essai randomisé contrôlé évaluant l’utilisation d’une IA pour un programme national de dépistage du cancer du sein, que publient des chercheurs de l’Université de Lund (Suède) dans The Lancet.
« Ces résultats pourraient justifier la mise en œuvre de l'IA dans les programmes de dépistage par mammographie, en particulier dans un contexte de pénurie de personnel de santé », se sont réjouis les auteurs dans un communiqué de presse de la revue. Des résultats intermédiaires publiés dans The Lancet Oncology en 2023 avaient montré « une réduction de 44 % de la charge de travail des radiologues chargés de l’interprétation des clichés ».
Une vérification humaine assistée par l’IA
Dans leur étude, les auteurs rapportent que 20 à 30 % des cancers de l'intervalle (cancers diagnostiqués après un dépistage négatif et avant le prochain dépistage prévu) auraient pu être détectés lors de la mammographie précédente. Malgré la double lecture des mammographies, « des cancers passent tout de même inaperçus », est-il rappelé. Sans compter que les cancers de l'intervalle sont souvent plus agressifs ou plus avancés que les cancers détectés lors d'un dépistage de routine, ce qui les rend plus difficiles à traiter efficacement.
Les auteurs ont inclus 105 934 femmes suédoises (âge médian de 53,75 ans) devant participer à un dépistage du cancer du sein par mammographie entre avril 2021 et décembre 2022. Elles ont été randomisées en 1 :1, soit pour le dépistage assisté par IA (n = 53 052), soit pour le dépistage standard avec double lecture par des radiologues (n = 52 882). Dans le groupe d'intervention, un outil d'IA a analysé les mammographies et a trié les cas à faible risque pour une lecture unique et les cas à haut risque pour une double lecture effectuée par des radiologues ; dans ce groupe les radiologues ont également pu s’aider de l’IA pour le repérage des anomalies.
Au cours des deux années de suivi, il y a eu 1,55 cancer d'intervalle pour 1 000 femmes dans le groupe intervention contre 1,76/1 000 dans le groupe témoin, soit une réduction de 12 % des diagnostics de cancer d'intervalle dans le groupe utilisant l’IA, « ce qui constitue un test clé de l'efficacité des programmes de dépistage ». « Le groupe d’intervention présentait également moins de cancers d’intervalle invasifs, T2+ ou non-luminal A que le groupe témoin », détaillent les auteurs. De plus, dans le groupe intervention, 81 % des cas de cancer ont été détectés lors du dépistage, contre 74 % dans le groupe témoin, soit une augmentation de 9 %. Le taux de faux positifs était similaire dans les deux groupes, avec 1,5 % dans le groupe d'intervention et 1,4 % dans le groupe témoin.
Des résultats encore difficilement généralisables
Pour les auteurs, ces résultats ne seront peut-être pas généralisables, car ils se fondent sur une population suédoise, une IA unique, des observateurs issus de centres experts et un seul type d’appareil de mammographie. « D'autres études […] nous aideront à comprendre les avantages et les risques à long terme de l'utilisation du dépistage assisté par l'IA », a commenté la Dr Kristina Lång, autrice senior de l’étude.
« Notre étude ne préconise pas le remplacement des professionnels de santé par l'IA, car le dépistage assisté par l'IA nécessite toujours au moins un radiologue humain pour interpréter les clichés, mais avec l'aide de l'IA. Cependant, nos résultats justifient potentiellement l'utilisation de l'IA pour alléger la charge de travail considérable des radiologues, permettant ainsi à ces experts de se concentrer sur d'autres tâches cliniques, ce qui pourrait réduire les délais d'attente pour les patients », s’est expliqué la Dr Jessie Gommers, première autrice.
Toutefois, « l'introduction de l'IA dans les soins de santé doit se faire avec prudence, en utilisant des outils d'IA testés et en mettant en place une surveillance continue afin de disposer de données fiables sur l'influence de l'IA sur les différents programmes de dépistage régionaux et nationaux et sur son évolution dans le temps », a conclu quant à elle la Dr Kristina Lång. À ce titre, le règlement européen sur l'intelligence artificielle (AI Act) – applicable dès août 2026 - a classé « à haut risque » les dispositifs médicaux intégrant de l'IA lorsqu'ils contribuent au diagnostic ou influencent une décision thérapeutique.
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