Diagnostic radiologique du cancer du sein : une IA pour une meilleure prise en charge patiente

Diagnostic radiologique du cancer du sein : une IA pour une meilleure prise en charge patiente Appelée Mammography Technical Evaluation (MTE), cette nouvelle fonctionnalité aidera les radiologues et manipulateurs radio à bien positionner les patientes lors des examens mammographiques. Elle a été développée par Hera-MI, l’inventeur français de Breast-SlimView®, la seule solution mondiale d’aide au dépistage du cancer du sein basée sur une IA de négativation*.

Clichés techniquement insuffisants

L’objectif est de limiter la dose de rayons x et de réduire le nombre de clichés techniquement insuffisants. En effet, dans le cadre du dépistage organisé du cancer du sein, les clichés techniquement insuffisants imposent une troisième lecture ou un rappel de la patiente, générant un énorme stress et des coûts supplémentaires. Cette innovation sera présentée aux Journées francophones de radiologie à Paris, en octobre.

En France, l’une des spécificités du programme national de dépistage organisé du cancer du sein est la pratique d’une seconde lecture de toutes les mammographies en l’absence d’anomalie suspecte à la première lecture.

Santé Publique France rapporte qu’en 2017-2018, sur les 40 120 cancers du sein détectés, 2 030 (5,3 %) l’ont été en seconde lecture.

En cas de cliché techniquement insuffisant (clichés flous, compression lacunaire, glande mammaire insuffisamment dégagée), le second lecteur doit demander que les clichés soient refaits, afin d’interpréter les mammographies dans de meilleures conditions techniques.

Depuis 2006, la loi indique « qu’avant de prendre cette décision, il mettra en balance une possible perte de chance pour la femme liée à la qualité insuffisante des clichés avec les effets délétères d’une nouvelle convocation » et que « ces cas doivent être peu nombreux (< 1 % des dépistages réalisés), car ils sont générateurs d’angoisse et de perte de confiance. La décision de reconvoquer une femme en raison d’une insuffisance technique peut faire l’objet d’un consensus de seconds lecteurs chaque fois que cela est possible. »

Mammography Technical Evaluation

Mammography Technical Evaluation est une fonctionnalité innovante de la solution Breast-SlimView® sur le marché. Son algorithme évalue la qualité des images en mammographie et tomosynthèse, afin d’identifier rapidement les clichés techniquement insuffisants.

L’IA d’Hera-MI analyse automatiquement plusieurs critères essentiels tels que la compression des seins, le positionnement (pectoral et mamelon, par exemple) et enfin, la qualité générale de l’image sur des critères comme les artéfacts, les plis…

Mammography Technical Évaluation présente une interface de suivi personnalisé et d’axes d’amélioration qui oriente les manipulateurs radio vers une correction rapide et efficace.

Grâce à Mammography Technical Évaluation de Breast-SlimView®, les manipulateurs radio peuvent auto-évaluer leur pratique, analyser leurs axes d’amélioration, afin de standardiser les bonnes pratiques. Le radiologue quant à lui bénéficie de clichés qualitatifs lui permettant d’optimiser son dépistage et de fiabiliser ses diagnostics.

« Notre IA a une réelle valeur ajoutée en Santé publique. Bien positionner la patiente et réduire le nombre de clichés techniquement insuffisants sont des enjeux du dépistage du cancer du sein. Nos recherches vont aider les professionnels de santé — manipulateurs radio et radiologues — dans leur pratique. Elles bénéficieront aussi aux patientes, à qui on évitera un nouvel examen et une moindre dose de rayons X. », explique Sylvie DAVILA, Présidente d’Hera-MI.

*Négativation : L’IA identifie et masque automatiquement tous les éléments physiologiquement normaux du sein (vaisseaux, tissus conjonctifs, glande mammaire, muscles, etc.). Seules les zones potentiellement à risque de malignité sont visibles sur l’image. Ce procédé réduit le volume des informations inutiles. Il permet aux radiologues de se concentrer sur les zones suspectes et de découvrir une zone à fort risque de malignité à la première lecture.

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