Grâce à des méthodes d'apprentissage profond (deep learning), Galen Breast a pu s'entraîner sur des centaines de milliers d'images pour identifier plus de 50 caractéristiques mammaires spécifiques. Durant l'étude, l'intelligence artificielle a analysé plus de 400 biopsies et les résultats ont été comparés aux diagnostics faits par deux pathologistes spécialistes du sein. Selon les résultats, l'IA était très précise et a pu distinguer avec précision plusieurs types de tumeurs, y compris des types rares. "J’ai eu le plaisir de participer à l’étude et à la validation de nouvelles innovations qui vont remodeler notre profession pour les années à venir, a déclaré Stuart Schnitt, chef du service de pathologie oncologique du sein au Dana-Farber/Brigham and Women’s Cancer Center et co-auteur de l’étude. J’ai hâte de voir d’autres applications de l’IA se généraliser dans l’utilisation clinique de routine à mesure qu’elles démontreront leur validité clinique."

Dans un communiqué, l'Institut Curie a taché à rappeler que le cancer de sein est le plus fréquent chez les femmes avec plus de 2,2 millions de nouveaux cas chaque année. Il est donc nécessaire d’obtenir des diagnostics plus rapides et plus fiable pour augmenter les chances de survie des patientes. Galen Breast a, donc, été créé pour remplir ces responsabilités. "En raison de l’augmentation de l’incidence globale du cancer du sein et de la diminution du nombre de pathologistes, la charge de travail imposée aux services de pathologie a considérablement augmenté, explique l’Institut Curie. Il existe donc un besoin croissant de solutions automatisées et d’outils d’aide à la décision."


LODJ ave Curie.fr