Un modèle d'IA peut prédire le cancer du sein à cinq ans
MARDI 26 MARS 2024
Soyez le premier à réagirDes chercheurs américains ont développé un nouveau modèle d'intelligence artificielle (IA) interprétable pour prédire le risque de cancer du sein sur 5 ans à partir des mammographies, selon une nouvelle étude publiée aujourd'hui dans la Revue Radiology. Ils opensent que cet algorithme pourrait réduire la fréquence du dépistage du cancer du sein.
Les systèmes d’intelligence artificielle (IA) commencent à présenter des signes solides de maturité dans le cadre du dépistage du cancer du sein. Les statistiques rappellent que 13% de la population féminine américaine développera un cancer du sein invasif au cours de sa vie et que 3% en mourra, selon l'American Cancer Society. Et comme le dépistage du cancer du sein par mammographie est le meilleur moyen de détecter le cancer du sein à un stade précoce, ce qui assure un traitement plus efficace, il est nécessaire de disposer d’outils afin de prédire avec précision quelles femmes développeront un cancer du sein grâce au seul dépistage.
Des algorithmes existants pouvant entraîner des erreurs de diagnostic
Mirai, un algorithme de pointe basé sur le deep learning, a démontré ses compétences en tant qu'outil permettant de prédire le cancer du sein, mais comme on sait peu de choses sur son processus de raisonnement, l'algorithme risque de rendre les radiologues trop confiants et de commettre des erreurs de diagnostic. C’est la raison pour laquelle une équipe de chercheurs du Département d'informatique de l'Université Duke à Durham - Caroline du Nord, USA -, a conçu une nouvelle méthode d’AI pour améliorer sa pertinence dans le dépistage du cancer du sein.
« Mirai est une boîte noire - un réseau neuronal très vaste et complexe, de construction similaire à ChatGPT - et personne ne savait comment elle prenait ses décisions, précise l'auteur principal de l'étude, Jon Donnelly, titulaire d'un doctorat d’informatique et étudiant à l'Université Duke. Nous avons développé une méthode d’IA interprétable qui nous permet de prédire le cancer du sein à partir de mammographies 1 à 5 ans à l’avance. AsymMirai est beaucoup plus simple et beaucoup plus facile à comprendre que Mirai. »
Une extension du système Mirai qui cible la dissimilarité entre les deux seins
Pour cette étude, publiée dans la Revue Radiology, Donnelly et ses collègues ont comparé leur nouveau modèle de deep learning basé sur la mammographie, appelé AsymMirai, aux prévisions de risque de cancer du sein sur 1 à 5 ans de Mirai. AsymMirai a été construit sur la partie d'apprentissage profond « frontal » de Mirai, tout en remplaçant le reste de cette méthode compliquée par un module interprétable : la dissimilarité bilatérale locale, qui examine les différences tissulaires entre les seins gauche et droit.
« Auparavant, les différences entre les tissus mammaires gauche et droit étaient utilisées uniquement pour aider à détecter le cancer, et non pour le prédire, ajoute Donnelly. Nous avons découvert que Mirai utilise des comparaisons entre les côtés gauche et droit, ce qui nous a permis de concevoir un réseau beaucoup plus simple qui effectue également des comparaisons entre les côtés. »
Une évolution qui pourrait permettre de diminuer la fréquence des explorations de dépistage du cancer du sein
Pour ce travail, les chercheurs ont comparé 210 067 mammographies de 81 824 patientes dans l’ensemble de données d’imagerie EMory BrEast (EMBED) de janvier 2013 à décembre 2020 en utilisant les modèles Mirai et AsymMirai. Ils ont découvert que leur modèle d’apprentissage profond simplifié fonctionnait presque aussi bien que le Mirai de pointe pour la prévision du risque de cancer du sein sur 1 à 5 ans. Les résultats ont également prouvé l’importance clinique de l’asymétrie du sein et, par conséquent, mettent en évidence le potentiel de la dissimilarité bilatérale en tant que futur marqueur d’imagerie du risque de cancer du sein.
Étant donné que le raisonnement derrière les prédictions d'AsymMirai est facile à comprendre, il pourrait constituer un complément précieux pour les radiologues dans le diagnostic du cancer du sein et la prévision des risques.
« Nous pouvons, avec une précision étonnamment élevée, prédire si une femme développera un cancer au cours des 1 à 5 prochaines années en nous basant uniquement sur des différences localisées entre ses tissus mammaires gauche et droit », conclut Donnelly. Cela pourrait avoir un impact sur le public car cela pourrait, dans un avenir pas si lointain, affecter la fréquence à laquelle les femmes subissent des mammographies. »
Bruno Benque avec RSNA