L'AI peut prévoir le risque de cancer du sein jusqu'à 5 ans avant diagnostic

Une équipe de recherche chez Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont développé un modèle apprenant profond qui peut prévoir le cancer du sein des images de mammographie jusqu'à cinq ans avant qu'un diagnostic peut être effectué par des médecins.

Les chercheurs ont développé un modèle apprenant profond qui peut prévoir le cancer du sein des images de mammographie jusquproduisez les emplois 51 | Shutterstock

Le cancer du sein est le cancer le plus courant chez les femmes et est responsable des environ 500.000 morts tous les ans mondiales. Il y a maintenant beaucoup de traitements efficaces pour le cancer du sein, mais un succès dépend encore d'un diagnostic précoce.

Les diagnostics postérieurs exigent plus de traitements agressifs, qui viennent avec des effets secondaires considérables et défaillent souvent. Le recensement des patients en danger de cancer du sein se développant a pour cette raison été une orientation principale pour des chercheurs examinant pour réduire le nombre de morts liées au cancer de sein.

Des programmes de dépistage utilisant la mammographie sont utilisés pour activer le dépistage précoce et le traitement du cancer du sein. Cependant, un tel examen critique exige l'examen minutieux de chaque mammographie pour des signes d'anomalie, qui est due hautement à forte intensité de main d'oeuvre à le grand nombre de femmes qui doivent être interviewées.

De plus, puisque les images sont manuellement observées, là reste un élément de la subjectivité et du risque d'erreur humaine. Afin d'accélérer l'examen des mammographies et activer l'évaluation objective du risque, les chercheurs avaient travaillé sur les types d'ordinateur se développants qui peut rapidement et sûrement examiner des images de mammographie pour le risque de cancer du sein.

Seules configurations de ` de tissu de sein'

Utilisant l'information de plus de 90.000 mammographies prises chez Massachusetts General Hospital (MGH), une équipe aux MITs de l'informatique et le laboratoire d'artificial intelligence a développé un modèle profond-apprenant neuf qui trouve les configurations subtiles du changement du tissu de sein que l'oeil humain ne peut pas trouver.

Programmé utilisant des mammographies et des résultats connus de plus de 60.000 patients, le modèle recense des précurseurs aux tumeurs malignes et peut prévoir d'une mammographie si un patient est susceptible de développer le cancer du sein.

À la différence de l'évaluation des facteurs de risque principaux, tels que l'âge, les antécédents familiaux de cancer du sein, le statut hormonal, et la densité de sein, le modèle profond-apprenant de MIT recense des configurations indicatives du cancer du sein. Les prévisions sont ainsi caractéristique caractéristique et peuvent se composer à 5 ans avant que le cancer se développe. L'examen critique fournit ainsi une évaluation des risques individuelle qui pourrait être employée pour personnaliser des programmes d'examen critique et de prévention sur une base de patient-par-patient.

Constance Lehman, professeur de la radiologie à la Faculté de Médecine de Harvard et au responsable de division de la représentation de sein à MGH, a présenté ses observations sur la recherche :

Depuis les années 1960 les radiologues ont remarqué que les femmes ont seul et largement les configurations variables du tissu de sein visibles sur la mammographie… ces configurations peuvent représenter l'influence de la génétique, des hormones, de la grossesse, de la lactation, du régime, de la perte de poids, et du gain de poids. Nous pouvons maintenant influencer ces informations détaillées pour être plus précis dans notre évaluation des risques au niveau individuel. »

Les résultats étaient frappe de `'

Le modèle a été employé pour recenser rétrospectivement des femmes au haut risque de développer le cancer du sein de presque 89.000 mammographies d'examen critique consécutives prises entre 2009 et 2012. Il a correctement mis 31% de tous les patients qui avaient par la suite développé le cancer du sein dans le premier décile de risque. La valeur correspondante réalisée utilisant le modèle existant de Tyrer-Cuzick était seulement 18%.

Allison Kurian, un professeur agrégé de médicament et santé recherchent/polices à l'École de Médecine d'Université de Stanford, commentée.

Il est frappant en particulier que le modèle exécute également aussi bien pour la zone blanche et des personnes de race noire, qui n'a pas été le cas avec les outils antérieurs… si validé et rendu procurable pour l'usage répandu, ceci pourrait réellement s'améliorer sur nos stratégies actuelles pour estimer le risque. »

L'équipe vise à effectuer à leur modèle par partie du niveau de soins. En prévoyant quelles personnes développeront le cancer à l'avenir, des stratégies de management peuvent être réglées en conséquence, évitant le cancer du sein des durées se développantes et sauvegardantes.

Source:

Yala A., et al. (2019). A Deep Learning Mammography-based Model for Improved Breast Cancer Risk Prediction. Radiology. doi.org/10.1148/radiol.2019182716.

Kate Bass

Written by

Kate Bass

Kate graduated from the University of Newcastle upon Tyne with a biochemistry B.Sc. degree. She also has a natural flair for writing and enthusiasm for scientific communication, which made medical writing an obvious career choice. In her spare time, Kate enjoys walking in the hills with friends and travelling to learn more about different cultures around the world.

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