Publié le 26 février 2026 06:13:00. Des chercheurs explorent l’utilisation de l’intelligence artificielle pour affiner le dépistage du cancer du sein, en identifiant les patientes qui pourraient bénéficier d’examens complémentaires et en détectant des tumeurs que les mammographies classiques pourraient manquer.
L’intelligence artificielle (IA) pourrait révolutionner la lutte contre le cancer du sein en permettant un dépistage plus précis et personnalisé. Une équipe de la faculté de médecine UMass Chan, en collaboration avec des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology, teste un outil basé sur l’IA capable d’évaluer le risque individuel de développer un cancer du sein.
Selon la Société américaine du cancer, le cancer du sein demeure l’un des cancers les plus fréquemment diagnostiqués chez les femmes aux États-Unis. La détection précoce est cruciale pour améliorer les chances de guérison. Bien que la mammographie soit actuellement le principal outil de dépistage, elle présente des limites, notamment pour les femmes ayant un tissu mammaire dense, où les tumeurs peuvent être plus difficiles à identifier.
L’outil développé par Mohammed Salman Shazeeb, professeur agrégé de radiologie, et Gopal Vijayaraghavan, professeur de radiologie, analyse les mammographies de dépistage de routine et attribue un score de risque estimant la probabilité qu’une femme développe un cancer du sein dans les années à venir. Ce travail est soutenu par des subventions d’agences d’État et de la Breast Cancer Research Foundation.
Une approche ciblée pour les examens complémentaires
Au lieu de recommander systématiquement des examens complémentaires à toutes les patientes, le score de risque généré par l’IA permet d’identifier une cohorte plus restreinte de femmes qui pourraient en bénéficier le plus. « Parmi les 6 à 7 % des femmes dont le score dépassait notre seuil de risque, nous les avons invitées à passer une imagerie par résonance magnétique (IRM) mammaire avec injection de produit de contraste », explique le Dr Shazeeb. « Il est frappant de constater que toutes ces femmes avaient des mammographies de dépistage normales, mais que l’IRM a permis de détecter chez certaines d’entre elles des cancers qui seraient passés inaperçus autrement. »
Dans le cadre de cette étude initiale menée auprès de 145 participantes, l’IRM a permis d’identifier quatre cancers supplémentaires qui n’avaient pas été détectés par la mammographie. Ce taux de détection supplémentaire est significativement plus élevé que celui observé avec la mammographie seule chez un nombre similaire de femmes.
« L’outil est entraîné pour la performance, pas pour la compréhension. C’est pourquoi ces outils sont conçus pour compléter, et non pour remplacer, le jugement clinique. »
« L’IRM reste la référence en matière de détection de nombreux cancers du sein », souligne le Dr Vijayaraghavan. « Cependant, elle est coûteuse, prend du temps et n’est pas accessible à toutes les femmes chaque année. Un outil qui nous aide à concentrer ces ressources sur les patientes les plus à risque pourrait rendre le dépistage précoce plus efficace et plus personnalisé. »
Comment l’IA « voit » le risque
Les modèles d’IA sont capables de détecter des caractéristiques d’imagerie trop subtiles pour être perçues par l’œil humain, en s’appuyant sur des schémas appris à partir de vastes ensembles de données. Cette reconnaissance étendue des formes est l’une des raisons pour lesquelles ils peuvent révéler des signaux de risque que les cliniciens pourraient manquer. « L’IA peut traiter beaucoup plus de caractéristiques sur une image qu’un radiologue ne peut le faire visuellement », explique Vijayaraghavan. « Mais elle ne raisonne pas comme un médecin. L’outil est entraîné pour la performance, pas pour la compréhension. C’est pourquoi ces outils sont conçus pour compléter, et non pour remplacer, le jugement clinique. »
L’interprétation humaine reste donc essentielle, tant pour évaluer les résultats mis en évidence par l’IA que pour s’assurer que l’outil ne signale pas de faux positifs.
Défis et prochaines étapes
Bien que les premiers résultats soient encourageants, plusieurs obstacles doivent être surmontés avant que cette approche puisse être intégrée à la pratique clinique. L’approbation de la Food and Drug Administration (FDA), les questions de remboursement et la garantie d’un accès équitable sont autant de défis à relever. « Avant que cela puisse être largement appliqué, nous avons besoin d’une validation à plus grande échelle et de données issues de situations réelles », précise Shazeeb. « Nous devons également nous assurer que cela fonctionne de manière équitable pour diverses populations et avec différents systèmes de mammographie. »
L’engagement des patientes est également un aspect important de cette recherche. Sara Schiller, responsable principale du programme de recherche au département de radiologie, note que « la plupart des femmes à qui je parle sont disposées à contribuer à la poursuite de la recherche et ne sont pas opposées à l’IA en soi. Beaucoup ont des antécédents familiaux de cancer du sein et sont désireuses d’y participer. »
Les experts insistent sur le fait que l’IA n’est pas une solution miracle, mais un outil potentiel qui pourrait aider à adapter le dépistage au risque individuel. « L’objectif n’est pas de remplacer les mammographies », conclut Vijayaraghavan. « Il s’agit d’ajouter une couche d’information supplémentaire, un outil d’aide à la décision, qui nous aide à détecter les cancers plus tôt, lorsque le traitement est plus efficace et moins invasif. »