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#Tendances produits
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La lecture assistée par l'IA augmente la précision de la mammographie
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Un logiciel basé sur l'intelligence artificielle (IA) aide les radiologues à lire les mammographies de dépistage pour la détection du cancer du sein.
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La plateforme logicielle MammoScreen de Therapixel (Paris, France) est conçue pour aider les médecins interprètes à identifier les résultats focaux suspects de cancer du sein lors du dépistage par mammographie numérique à champ complet (MNF). Le logiciel est conçu pour détecter et caractériser automatiquement les lésions des tissus mous et les calcifications dans les mammographies et évaluer leur probabilité de malignité, en utilisant des algorithmes formés sur de grandes bases de données d'exemples de cancer du sein, de lésions bénignes et de tissus normaux prouvés par biopsie. La plateforme comprend un serveur de traitement et une interface web.
Les résultats de l'analyse sont présentés dans un rapport de synthèse qui caractérise la suspicion de chaque lésion notée sur une échelle de un à dix, un étant le moins susceptible de révéler une malignité et dix le plus probable. Seuls les résultats les plus suspects (un score MammoScreen égal ou supérieur à cinq) sont initialement notés, afin de limiter le nombre de résultats à examiner. Le niveau du score de suspicion est exprimé au niveau du résultat, pour chaque sein et globalement pour la mammographie.
"Nous pensons que MammoScreen fournira une confirmation rapide et fiable des soupçons des radiologues au fur et à mesure de leur lecture", a déclaré Matthieu Leclerc-Chalvet, PDG de Therapixel. "Cette solution d'IA garantira une évaluation plus certaine par les radiologues et une rassurance plus rapide des femmes qui subissent des examens de dépistage du cancer du sein, ce qui se traduira par un flux de travail plus efficace et des coûts réduits pour le système de santé"
Le diagnostic assisté par ordinateur consiste en une quantification complète des phénotypes de tumeurs par l'extraction d'un grand nombre de caractéristiques quantitatives des images pour l'exploration des données et la médecine de précision. Ces dernières années, l'IA a été utilisée avec succès pour extraire une variété de caractéristiques cliniquement pertinentes, en les fusionnant en signatures numériques afin d'estimer la probabilité de malignité des lésions de cancer du sein identifiées.