Cancer du sein mieux diagnostiqué par l'intelligence artificielle

Cancer du sein: Une intelligence artificielle plus précise que des humains pour établir un diagnostic

Cancer du sein mieux diagnostiqué par l'intelligence artificielle

Ainsi, un programme informatique a fait preuve d'une meilleure précision que des experts radiologues pour identifier des cancers du sein à partir d'images de mammographie.

Une technique d'intelligence artificielle mise au point par Google se serait avérée plus efficace que les médecins pour dépister les cancers du sein.

"D'autres essais, une validation clinique et des autorisations réglementaires sont nécessaires avant que cela puisse commencer à faire une différence pour les patients, mais nous sommes déterminés à travailler avec nos partenaires pour atteindre cet objectif", ajoute le chercheur dans un communiqué de l'Imperial College of London.

Pour venir en aide aux médecins dans cette tâche complexe, Google a développé une intelligence artificielle capable d'analyser les mammographies des patientes. L'intelligence artificielle de Google réduit les cas de faux positifs (quand le cancer semble avoir été détecté mais qu'il n'existe pas) de 1,2% chez les sujets britanniques et de 5,7% pour les patientes américaines. De même, il a permis de diagnostiquer 9,4 % de faux négatifs, soit des tests dont les résultats sont classés à tort comme normaux, en plus dans le groupe américain et 2,7 % dans le groupe britannique. C'est le cas aussi dans le cadre du dépistage proposé en France aux femmes de 50 à 74 ans.

L'équipe de Google Health a aussi mené des expériences comparant la décision de l'ordinateur avec celle du radiologue premier lecteur.

Une femme sur huit dans le monde est touchée par le cancer du sein. Les réponses ont ensuite été comparées à ceux de 25 856 mammographies réalisées au Royaume-Uni et 3 097 aux États-Unis, avec des résultats très concluants.

L'étude de King et de ses confrères montre que l'utilisation de l'IA pour vérifier le diagnostic du premier lecteur humain pouvait permettre d'économiser jusqu'à 88% de la charge de travail du second radiologue.

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