Diagnostic des cancers du sein : les progrès majeurs de l’intelligence artificielle

02/01/2023 Par Marielle Ammouche
Cancérologie
Une étude démontre le potentiel majeur de l’intelligence artificielle (IA) pour le diagnostic de tumeurs mammaires. Menée par la Pre Anne Vincent-Salomon (Institut Curie et Université Paris-Sciences) et la Dre Judith Sandbank (Maccabi Healthcare Services, Israël, et directrice médicale d’Ibex Medical Analytics), cette étude est la première à démontrer la capacité de cette technologie à détecter avec précision un éventail très large de caractéristiques pathologiques dans les biopsies mammaires.

L’outil d’IA utilisé est la solution Galen Breast développée par Ibex Medical Analytics. "Ce travail montre que Galen Breast d’Ibex a une performance élevée et constante, explique la Pre Anne Vincent-Salomon. […] A termes, cela nous permettrait d’optimiser les diagnostics, d’accélérer les décisions thérapeutiques et, au final, d’améliorer la prise en charge de nos patientes." Ainsi, la solution Galen Breast a été entraînée à identifier plus de 50 caractéristiques mammaires spécifiques, grâce à des méthodes de deep-learning sur des centaines de milliers d’échantillons d’images. Et sa validation repose sur une étude qui a porté sur 841 images de lames entières, provenant de 436 biopsies mammaires numérisées. Les images ont été analysées par la solution Galen Breast d’Ibex. Et les résultats fournis par l’algorithme ont été comparés en aveugle à ceux établis par deux pathologistes spécialistes du sein. Les analyses ont ainsi mis en évidence que l’IA a été capable de diagnostiquer les cancers rencontrés de façon très précise concernant le type et le grade du cancer. Cet outil a ainsi pu "distinguer avec exactitude les carcinomes lobulaires infiltrants des carcinomes infiltrants de type non spécifique, de même que des types rares (carcinomes métaplasiques ou mucineux), du carcinome canalaire in situ et de l’hyperplasie canalaire atypique (CCIS et HCA), précise l’Institut Curie. Il a également permis d’établir le grade nucléaire des carcinomes in situ (CCIS de grade haut/intermédiaire versus de bas grade/HCA)". En outre, il s’est aussi montré utile pour l’identification de facteurs pronostiques importants tels que les lymphocytes infiltrants la tumeur (TILs) et l’invasion angiolymphatique, ainsi que des caractéristiques non cancéreuses telle que la métaplasie cylindrique et les microcalcifications. "La détection de plus de 50 caractéristiques morphologiques du sein rend l’algorithme d’IA plus complet et plus précis. Galen Breast a donc la capacité d’aider les pathologistes dans un plus grand nombre de tâches, comme l’atteste le nombre croissant de laboratoires qui déploient la solution en utilisation courante", a déclaré la Dre Manuela Vecsler, directrice des affaires cliniques et scientifiques chez Ibex Medical Analytics.

 
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