Une étude révolutionnaire publiée dans Nature Health et menée par RadNet, Inc. et sa filiale DeepHealth, révèle les résultats d’un des plus grands essais réels jamais réalisés aux États-Unis sur le dépistage du cancer du sein assisté par l’intelligence artificielle (IA). L’étude, baptisée ASSURE, a analysé plus de 579 000 mammographies réalisées dans 109 centres d’imagerie communautaires répartis en Californie, Delaware, Maryland et New York. Elle compare le dépistage classique en 3D à un nouveau protocole hybride intégrant le logiciel FDA approuvé de DeepHealth, un système d’aide au diagnostic (CADe/x) et un workflow d’« examen de sauvegarde assisté par IA », qui déclenche une seconde évaluation par un expert en cas de suspicion. Ce protocole est au cœur du programme national d’RadNet, Enhanced Breast Cancer Detection™ (EBCD™), lancé en 2023. Les résultats sont significatifs : une augmentation de 21,6 % du taux de détection du cancer par rapport à la mammographie 3D standard, sans dépasser les seuils de rappel recommandés par l’American College of Radiology, et une amélioration de 15 % de la valeur prédictive positive. Ces bénéfices se sont révélés constants, même chez les femmes noires, qui représentent plus de 150 000 participants, un groupe à risque accru de mortalité (40 % plus élevée) en raison de disparités dans le dépistage et le traitement. L’IA a également montré un avantage particulier pour les femmes à seins denses, un groupe à risque plus élevé et plus difficile à évaluer, avec une hausse de 22,7 % de la détection des cancers. Contrairement à de nombreuses études académiques, cette recherche s’est déroulée dans des conditions réelles, dans des centres de santé communautaires où la majorité des femmes se font dépister. L’IA a été offerte à tous les patients sans frais supplémentaires, évitant ainsi tout biais de sélection. « Ce qui distingue cette étude, c’est son ampleur, sa diversité et sa pertinence clinique », souligne le Dr Howard Berger, PDG de RadNet. « Elle démontre que l’IA peut élargir l’accès à des soins spécialisés, quel que soit l’endroit où vit la patiente. Détecter le cancer tôt, c’est ouvrir des portes à des traitements plus efficaces. » Le système repose sur le portefeuille DeepHealth Breast Suite, intégré à une plateforme cloud-native (DeepHealth OS), qui centralise les données et personnalise les workflows pour les radiologues. Cette technologie, combinant plusieurs solutions acquises (comme Kheiron, iCAD, Aidence, Quantib), permet une détection plus précoce et plus fiable des lésions, notamment celles difficiles à repérer. Des experts saluent cette avancée comme une étape cruciale vers une médecine plus équitable et efficace. « Cette étude montre que l’IA ne remplace pas le radiologue, mais le renforce », note le Dr Gregory Sorensen, co-auteur et directeur scientifique de RadNet. « Elle permet de compenser les écarts de compétence et d’expérience, surtout dans les zones sous-desservies. » RadNet, avec ses 407 centres aux États-Unis, et DeepHealth, qui regroupe des acteurs clés de l’IA en imagerie médicale, s’imposent comme des pionniers du dépistage intelligent. L’essai ASSURE, validé par des données réelles et diversifiées, confirme que l’IA peut transformer le dépistage du cancer du sein, en améliorant les résultats pour tous les groupes de patients, tout en renforçant l’efficacité des systèmes de santé.