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L’IA et le dépistage du cancer du sein : entre espoirs et défis

by Sara
L'IA et le dépistage du cancer du sein : entre espoirs et défis
France

Le 5 octobre dernier, à la salle Wagram à Paris, la communauté de la radiologie française a célébré les 20 ans du dépistage organisé du cancer du sein. Cet événement a été l’occasion de rendre hommage aux pionniers de ce programme, de partager des témoignages de femmes et de remercier l’ancien ministre Philippe Douste-Blazy, qui a joué un rôle clé dans son lancement. Cependant, cet anniversaire s’accompagne de préoccupations concernant l’efficacité du dispositif de dépistage.

Des résultats positifs, mais des défis persistants

Bien que les radiologues puissent se réjouir d’une diminution de 20 % de la mortalité liée au cancer du sein, plusieurs problèmes demeurent. La participation des femmes au dépistage est encore trop faible, avec seulement 47 % des femmes âgées de 50 à 74 ans qui y participent. De plus, le manque d’implication de certains radiologues et les délais d’attente prolongés pour obtenir un rendez-vous ou les résultats des examens aggravent la situation. Cela soulève des questions sur l’avenir du dépistage, et certains envisagent que l’intelligence artificielle (IA) pourrait offrir des solutions.

Les promesses de l’intelligence artificielle

« La majorité des études montrent qu’un radiologue assisté d’une IA présente de meilleures performances qu’un radiologue seul », souligne Guillaume Herpe, radiologue au CHU de Poitiers et directeur médical d’Incepto, une start-up spécialisée dans l’IA pour l’imagerie médicale. Cependant, plusieurs obstacles freinent l’intégration de l’IA dans le dépistage, notamment des particularités administratives et un manque de financement.

Organisation du dépistage en France

En France, le dépistage du cancer du sein est organisé autour de plusieurs étapes. Les femmes passent leurs mammographies dans des centres d’imagerie, où un radiologue réalise une première lecture des clichés. En cas de nécessité, des examens complémentaires sont effectués, ou la patiente est orientée vers un diagnostic plus approfondi. Les images sont ensuite envoyées à un centre de « deuxième lecture » pour une évaluation par un radiologue spécialisé.

Obstacles à l’intégration de l’IA

Un des principaux défis pour l’utilisation de l’IA dans le dépistage est le transfert des images. Actuellement, de nombreuses régions françaises n’ont pas encore dématérialisé l’envoi des images aux centres de deuxième lecture. Cela pose des problèmes d’efficacité et retarde le processus de dépistage. De plus, les grandes études sur l’IA ont été réalisées à l’étranger, dans des systèmes de dépistage très différents du modèle français.

Vers une meilleure collaboration avec l’IA

Pour améliorer le dépistage, certaines propositions incluent l’utilisation de l’IA pour trier les mammographies en fonction du risque, ce qui permettrait de prioriser les cas à haut risque pour une double lecture. Cependant, cela nécessite encore de nombreux ajustements au niveau organisationnel et technologique.

Questions de financement et d’accès

Une autre préoccupation majeure est le financement des équipements nécessaires pour les radiologues et les centres de deuxième lecture. L’Assurance maladie prévoit de discuter de ces enjeux avec les professionnels de santé afin de trouver des solutions incitatives pour intégrer l’IA dans le processus de dépistage tout en maintenant un accès équitable aux soins pour toutes les femmes.

Engagement à améliorer le dépistage

Pour encourager les femmes à participer au dépistage organisé, l’Assurance maladie met en place des mesures telles que des courriers d’invitation personnalisés et des relances auprès des médecins traitants. L’objectif est de garantir que le plus grand nombre possible de femmes soit informé et épaulé dans cette démarche essentielle pour leur santé.

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