« Une deuxième paire d'yeux » : le dépistage du cancer du sein soutenu par l'IA détecte plus de cancers plus tôt, selon un essai historique

Un essai unique en son genre démontre que la mammographie assistée par IA peut améliorer les résultats des patientes atteintes d’un cancer du sein, en particulier celles atteintes d’une maladie agressive.

Même si de nombreuses personnes n’ont commencé à utiliser que récemment intelligence artificielle (IA) dans leur vie quotidienne, l’utilisation de cette technologie en médecine a commencé il y a une dizaine d’années, notamment dans le domaine de diagnostic basé sur l’image. Les chercheurs ont formé des programmes d’IA pour reconnaître les tumeurs et autres signes de maladie dans diverses images médicales, telles que les rayons X, les IRM et les biopsies tissulaires montées sur des lames.

Ces images ont été prises principalement chez des patients dont le diagnostic était déjà connu, en études « rétrospectives ». Connaître le diagnostic a permis aux médecins de fournir des informations à l’IA, confirmant qu’elle avait correctement identifié le cancer ou déterminé qu’une image était exempte de cancer. Ces études ont montré que l’IA pourrait être un outil précieux en médecine diagnostique.

Cependant, pour savoir si un outil d’IA peut réellement diagnostiquer le cancer et faire une différence pour les patients, il faut disposer d’un étude « prospective » – celui dans lequel les patients diagnostiqués à l’aide de l’outil d’IA sont ensuite suivis pendant plusieurs années pour déterminer leurs résultats en matière de santé.

Aujourd’hui, des chercheurs suédois ont mené un essai de référence pour évaluer l’utilisation de l’IA dans le dépistage par mammographie. Résultats de l’essai Mammography Screening with Artificial Intelligence (MASAI), publiés le 31 janvier dans la revue La Lancetteont montré que la lecture de mammographies assistée par l’IA peut améliorer les performances de dépistage tout en réduisant la charge de travail des radiologues.

C’est la première fois qu’il est démontré que l’IA améliore les résultats des patientes atteintes d’un cancer du sein.

Détecter le cancer plus tôt

La pratique consistant à dépister régulièrement les patients a considérablement réduit l’incidence des cancers à un stade avancé et des décès par cancer du sein dans une grande partie du monde. Mais même avec des mammographies régulières, certains cancers peuvent passer inaperçus.

Ces « cancers d’intervalle » ne sont pas détectés lors d’un dépistage initial mais sont diagnostiqués dans les deux années suivantes, ou entre deux cycles de dépistage. Ils sont souvent manqués car ils sont masqués lors du dépistage initial en raison de la densité du tissu mammaire ou de la tumeur se déguisant en tissu normal. Ou parfois, ils peuvent se développer très rapidement entre les dates de dépistage.

Ces cancers sont invasifs, se propagent dans les tissus sains voisins et sont généralement agressifs, ce qui entraîne de pires résultats pour les patients. La baisse des taux de cancer d’intervalle est le meilleur moyen de confirmer qu’une méthode de dépistage fonctionne, ce qui signifie qu’elle réduit les diagnostics de cancer à un stade avancé en détectant davantage de cas plus tôt.

« Si vous souhaitez améliorer l’efficacité du dépistage, le taux de cancer d’intervalle constitue une très bonne mesure de substitution de la mortalité par cancer du sein », a déclaré l’auteur principal de l’étude. Dr Kristina Langradiologue du sein et chercheur clinique à l’Université de Lund en Suède, a déclaré à Live Science. « Donc, si nous pouvons réduire les cancers d’intervalle, cela aura probablement un impact positif sur les résultats pour les patients. »

L’essai MASAI a porté sur plus de 100 000 femmes âgées de 40 à 80 ans vivant en Suède. Il a utilisé un système d’IA disponible dans le commerce qui a été formé sur plus de 200 000 examens effectués dans des établissements médicaux du monde entier.

Dans un groupe témoin, les mammographies ont été lues par deux radiologues, comme c’est la norme en Suède. Dans le groupe assisté par l’IA, le système d’IA a analysé les mammographies à la recherche de résultats suspects et a fourni un score de risque de 1 à 10. Les cas avec un score de 1 à 9 ont ensuite été lus par un seul radiologue, tandis qu’un score de 10 était lu par deux radiologues. Le système d’IA a également pu mettre en évidence les découvertes suspectes dans l’image afin que les radiologues humains puissent les examiner facilement.

Le dépistage soutenu par l’IA a identifié plus de cancers cliniquement pertinents que la mammographie non assistée. Les cancers « cliniquement pertinents » sont ceux qui ont le potentiel de progresser et nécessitent donc une intervention médicale.

Cela a également réduit le nombre de diagnostics de cancer d’intervalle dans les deux années suivant le dépistage. Cela montre que le programme d’IA a été plus efficace pour identifier les cancers qui pourraient normalement être ignorés par un radiologue humain, permettant ainsi de commencer les traitements médicaux plus tôt.

Réduire les faux positifs

Bien que le dépistage du cancer soit généralement bénéfique, il présente certains inconvénients potentiels, tels que des faux positifs et un surdiagnostic. Lorsqu’un patient est rappelé pour un nouveau contrôle après un dépistage mais qu’il n’a pas de cancer, « cela peut être une expérience vraiment stressante », a déclaré Lång.

Cette dernière situation, le surdiagnostic, fait référence aux situations où un dépistage détecte un cancer qui ne causera finalement aucun préjudice au patient. De tels cancers grandir si lentement qu’ils ne provoqueront pas de symptômes au cours de la vie du patient et n’augmenteront pas le risque de décès. Le surdiagnostic peut soumettre des patients en bonne santé à des traitements anticancéreux inutiles.

L’objectif de la mammographie assistée par l’IA est d’améliorer la capacité du test de dépistage à détecter le cancer tout en atténuant ces effets négatifs potentiels – et l’étude a révélé que le dépistage assisté par l’IA n’augmentait pas le risque de faux positifs et qu’il améliorait la détection des cancers cliniquement pertinents.

En plus d’améliorer la détection du cancer, les dépistages assistés par l’IA pourraient répondre aux problèmes constants pénurie de radiologues disponibles pour assurer le dépistage du cancer.

« Dans certains endroits, on a de la chance de trouver un radiologue pour lire les mammographies », a déclaré Dr Richard Wahlun radio-oncologue de l’Université de Washington à Saint-Louis qui n’a pas participé à l’étude. « Si vous n’avez pas de radiologues experts, les femmes ne peuvent pas bénéficier comme elles le devraient des programmes de dépistage. »

De plus, comme les quelques radiologues disponibles travaillent plus d’heures, leur les performances diminuent. Mais l’IA ne se fatigue pas et ses performances ne diminuent pas à la fin de la journée de travail.

« Le problème de la main-d’œuvre est réel et cette (étude) pourrait avoir un impact », a déclaré Wahl. « Je pense que les gens seront progressivement intéressés par l’interprétation assistée par l’IA comme deuxième paire d’yeux. »

Lång et son équipe débuteront un essai de dépistage en Éthiopie en mars, au cours duquel ils utiliseront l’IA pour soutenir l’évaluation rapide du cancer du sein à l’aide d’échographies au chevet du patient dans le cadre d’un programme de dépistage.

« Le problème dans ces contextes où il n’y a pas de programme de dépistage est que de nombreuses femmes arrivent avec une maladie à un stade avancé et qu’il n’y a pas de radiologues sur place », a déclaré Lång. Avec le soutien de l’IA, Lång espère améliorer l’accès à un dépistage précis et ainsi permettre un diagnostic plus précoce du cancer du sein dans ces contextes à ressources limitées.

Clause de non-responsabilité

Cet article est uniquement à titre informatif et ne vise pas à offrir des conseils médicaux.

Sources des articles

Gommers, J. et coll. (2026). Cancer d’intervalle, sensibilité et spécificité comparant le dépistage par mammographie assisté par IA avec une double lecture standard sans IA dans l’étude Masai : un essai de précision de dépistage randomisé, contrôlé, de non-infériorité, en simple aveugle, basé sur la population. The Lancet, 407(10527), 505-514. https://doi.org/10.1016/s0140-6736(25)02464-x

Anissa Chauvin

Je m'appelle Anissa, rédactrice passionnée au cœur battant pour Reveil Citoyen Media. Mon parcours, de la plume lycéenne aux salles de rédaction, est guidé par une curiosité insatiable et le désir ardent de révéler les vérités cachées. Chaque article que je rédige est une invitation à réfléchir, à questionner et, surtout, à agir pour un monde meilleur.

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