Les médecins disent que cet outil d'IA peut trouver des cancers du sein cachés
Le nouvel outil peut être vital pour les femmes avec des tissus mammaires denses.
La National Breast Cancer Foundation estime que Une femme sur huit Aux États-Unis Risque de quatre à six fois du cancer. Avec l'avancement de la technologie et de la recherche, nous en savons beaucoup plus sur les rapports de mammographie et les facteurs de risque que jamais auparavant. Et maintenant, un nouvel outil d'IA pourrait aider à localiser le cancer du sein chez les femmes avec des tissus denses que les images standard ne détectent pas toujours.
EN RAPPORT: Les scientifiques peuvent avoir craqué le code pour prédire le cancer du sein dans les tissus denses .
Un nouvel outil d'IA peut localiser plus précisément les tumeurs du sein cancéreuses.
Dans une étude publiée dans la revue Radiologie , les chercheurs ont dévoilé un nouveau modèle de détection d'IA qui peut localiser avec précision les tumeurs cancéreuses sur les images mammaires. L'outil ne remplace pas l'imagerie par résonance magnétique (IRM), mais pourrait être utilisé pour «améliorer la précision et l'efficacité du dépistage de l'IRM mammaire», selon les auteurs.
"L'IRM assistée par l'IA pourrait potentiellement détecter les cancers que les humains ne trouveraient pas autrement", " Felipe oviedo , PhD, auteur d'étude principale et analyste de recherche principal à Microsoft’s IA for Good Lab, a déclaré en Un communiqué de presse .
Mais si les IRM sont plus complètes que les mammographies, elles sont plus coûteuses et ont un taux de faux positif plus élevé. Les chercheurs pensent que le nouveau modèle de détection d’IA pourrait combler le fossé et favoriser la progression de la santé des femmes.
Plus important encore, peut-être, le modèle d'IA pourrait être un outil de sauvegarde pour les femmes avec un tissu mammaire dense, un facteur qui augmente le risque de cancer du sein, selon le Fondation de recherche sur le cancer du sein (BCRF).
Le test pourrait être vital pour les femmes avec des tissus mammaires denses.
Comme Meilleure vie Auparavant, «le tissu mammaire dense fait référence aux seins composés de tissu gras moins et de tissu plus fibreux et glandulaire - en d'autres termes, c'est ainsi que vos seins apparaissent sur une mammographie. Vous ne pouvez pas ressentir du tissu mammaire dense, et cela ne provoque aucune douleur ni modification du sein.»
Sur une mammographie, les tissus mammaires denses et les tumeurs apparaissent blancs, ce qui (il va sans dire) rend plus difficile pour les radiologues de déchiffrer ce qui est potentiellement cancéreux. Il peut également être plus difficile de voir des tumeurs à travers des tissus denses, ajoute Clinique de Cleveland .
Le cancer du sein commence dans votre tissu fibroglandulaire, qui est naturellement dense. Malheureusement, "plus vous avez de tissus fibroglandulaires dans votre sein, plus vous développerez un cancer du sein", explique la clinique.
Il existe quatre types de tissu mammaire dense:
- Principalement des tissus gras
- Tissu mammaire fibroglandulaire dispersé
- Tissu mammaire dense hétérogène
- Tissu mammaire extrêmement dense
Des quatre, les tissus mammaires fibroglandulaires et hétérogènes dispersés sont les plus courants (40% des femmes).
«Les tissus mammaires denses sont plus fréquents chez les femmes de moins de 40 Meilleure vie .
EN RAPPORT: 85% des femmes non vaccinées obtiendront probablement ce virus - et une nouvelle recherche la relie à des maladies cardiaques .
Comment fonctionne l'outil et quand sera-t-il disponible?
Le modèle de détection de l'anomalie de l'IA est une idée originale de l'équipe de recherche d'Olviedo et des enquêteurs cliniques au Département de radiologie de l'Université de Washington. Il est conçu pour distinguer les données normales et anormales et les anomalies de signalement pour une évaluation plus approfondie. En conséquence, les images IRM mammaires reçoivent un «score d'anomalie estimé».
Alors, comment ont-ils réalisé cela? Les chercheurs ont formé le modèle d'IA «en utilisant des données de près de 10 000 examens mammaires à contraste consécutif», dont 42,9% avec des seins denses hétérogènes et 11,6% avec des seins extrêmement denses.
Oviedo a appelé l'outil AI «une solution prometteuse».
"Contrairement aux modèles de classification binaire traditionnels, notre modèle de détection d'anomalies a appris une représentation solide des cas bénins pour mieux identifier les tumeurs malignes anormales", a-t-il déclaré.
De plus, les chercheurs ont déclaré que l'outil d'IA peut produire «une carte thermique résolue spatialement» pour les IRM. Avec cette fonctionnalité, les motifs de la carte thermique ou les régions de «couleurs» de l'image du sein qu'elle détecte sont anormales.
Cette caractéristique a été testée sur 171 femmes qui ont reçu une IRM pour un dépistage ou une évaluation préopératoire pour un cancer connu et 221 femmes atteintes d'un cancer du sein invasif. Selon les résultats, «les régions anormales identifiées par le modèle apparié des zones de tume maligne prouvée de biopsie annotée par un radiologue, dépassant largement les performances des modèles de référence.»
Les chercheurs disent que le modèle d'IA a réussi à la fois dans une prévalence élevée du cancer et à de faibles cas de prévalence du cancer. Oviedo estime que l'intégration de l'outil dans le flux de travail en radiologie peut «améliorer l'efficacité de la lecture».
"Notre modèle fournit une explication compréhensible au niveau des pixels de ce qui est anormal dans un sein", a déclaré Oviedo. «Ces marques thermiques d'anomalies pourraient mettre en évidence les domaines de préoccupation potentielle, permettant aux radiologues de se concentrer sur les examens qui sont plus susceptibles d'être un cancer.»
Oviedo a déclaré que l'outil d'IA est toujours en cours d'évaluation avant d'être prêt pour une application clinique.
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