L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine médical progresse rapidement, et elle s'apprête à franchir une nouvelle étape dans la lutte contre le cancer du sein. Des avancées significatives ont été réalisées, avec des publications scientifiques et des essais internationaux qui multiplient les perspectives d'intégration de ces technologies dans les pratiques médicales. Selon Isabelle Thomassin-Naggara, professeure de radiologie à Sorbonne Université et radiologue à l'hôpital Tenon, certaines applications de l'IA en imagerie mammaire sont suffisamment matures pour être déployées dans plusieurs pays européens.
En France, dans le cadre d'Octobre rose, le gouvernement a exprimé son intérêt pour l'utilisation de l'IA afin de faciliter le tri des mammographies dans le cadre du dépistage organisé. Cette évolution est également envisagée par la Société d’imagerie de la femme et le Conseil national professionnel de radiologie, qui ont abordé cette question dans leur livre blanc.
L'un des principaux avantages de l'IA réside dans sa capacité à identifier les mammographies ne présentant pas d'anomalie suspecte, avec une excellente valeur prédictive négative. Cela signifie que lorsqu'un logiciel juge une mammographie normale, il est très fiable pour exclure la présence d'un cancer. En France, le dépistage repose sur une double lecture par des radiologues. L'IA pourrait alléger cette charge de travail, qui augmente face à un nombre de radiologues stagnant, en diminuant le nombre de mammographies nécessitant une seconde lecture.
Le temps ainsi gagné pourrait être réaffecté à un meilleur accompagnement des patientes, notamment pour celles identifiées comme présentant un risque accru de développer un cancer. Cependant, l'IA ne remplace pas les radiologues. Les logiciels peuvent encore générer des faux positifs, signalant des anomalies qui ne sont pas cancéreuses. L'enjeu est d'éviter une utilisation inadaptée de ces outils, qui pourrait fragiliser la confiance des femmes dans le dépistage organisé.
À l'hôpital Tenon, l'IA est déjà utilisée en diagnostic, mais toujours sous la supervision du radiologue, qui doit interpréter les images en première intention. La première lecture humaine reste indispensable, car le radiologue français examine la patiente et peut réaliser une échographie, ce que l'IA ne peut pas faire. Le système français de dépistage, bien qu'imparfait, offre un taux de détection et un taux de survie parmi les plus élevés d'Europe et du monde.
Au-delà de l'amélioration du dispositif actuel, l'IA ouvre la voie à un dépistage personnalisé, adapté au risque individuel de chaque femme. Des recherches montrent que l'IA peut évaluer le risque à cinq ans de manière plus pertinente que les modèles classiques. À terme, cela pourrait permettre de proposer des examens plus fréquents aux femmes à haut risque et plus espacés à celles à faible risque. Une étude majeure menée par Suzette Delaloge, présidente du conseil d’administration de l'Institut national du cancer, apportera des éclaircissements sur la pertinence de ce dépistage personnalisé.
L'intégration de l'IA nécessite également une adaptation de la formation des futurs médecins. La Faculté de Santé de Sorbonne Université a créé des modules dédiés, et le Collège des enseignants de radiologie de France a intégré une formation sur l'IA dans son cursus de dépistage organisé. L'objectif est de développer un regard critique sur les algorithmes, dont les performances varient selon les situations.
Les perspectives de l'IA dépassent le dépistage, notamment en anatomopathologie, pour mieux comprendre l'hétérogénéité tumorale et envisager des traitements plus ciblés. Ces avancées, bien que certaines encore en recherche, visent avant tout à améliorer la prise en charge des patientes tout en préservant l'expertise médicale.
