À partir d’une mammographie de routine et de l’âge d’une patiente, une intelligence artificielle (IA) développée par des chercheurs australiens est capable de prédire le risque d’événements cardiovasculaires. Ces travaux, publiés dans Heart, s’appuient sur la possibilité d’objectiver la calcification artérielle mammaire (CAM) grâce à une mammographie, alors que ce paramètre a été associé au risque cardiovasculaire. Mais les chercheurs relèvent que « se fier uniquement à la CAM présente des limites […], elle est moins précise pour prédire le risque de MCV chez les femmes âgées ». Cet algorithme d’IA permettrait ainsi de réaliser des dépistages « deux en un » et pourrait aider à détecter les maladies cardiovasculaires, principales causes de mortalité chez les femmes dans le monde. En effet, « nous pensons souvent à tort que les maladies cardiovasculaires touchent principalement les hommes, ce qui entraîne un sous-diagnostic et un sous-traitement de cette affection chez les femmes. En intégrant le dépistage du risque cardiovasculaire au dépistage du cancer du sein grâce à l'utilisation de mammographies, une pratique à laquelle de nombreuses femmes ont déjà recours à un stade de leur vie où leur risque cardiovasculaire augmente, nous pouvons identifier et potentiellement prévenir deux causes majeures de maladie et de décès en même temps », s’enthousiasme la Dr Clare Arnott dans un communiqué de presse du George Institute for Global Health.
Nul besoin d’autres données cliniques
L’IA développée est fondée sur un algorithme d'apprentissage profond (deep learning) utilisant uniquement les caractéristiques mammographiques et l'âge. Le modèle a été entraîné et validé à partir de mammographies de routine réalisées sur plus de 49 196 femmes vivant dans des zones métropolitaines et rurales de l'État de Victoria en Australie, et de données associées aux dossiers hospitaliers et de certificats de décès individuels. Les chercheurs ont ensuite confronté leur IA à des comparateurs de risque cardiovasculaire traditionnels (outils Predict et Prevent) : le leur fonctionnait « tout aussi bien » (index de concordance de 0,72) et « sans avoir besoin de données cliniques exhaustives », a déclaré la Pr Arnott.
« Nous espérons que cette technologie permettra un jour un accès plus large et plus équitable au dépistage dans les zones rurales, car de nombreuses femmes bénéficient déjà gratuitement d'unités mobiles de mammographie », ont commenté les auteurs qui souhaitent désormais évaluer leur IA auprès d’autres populations.
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