Une étude publiée dans la revue Radiology démontre que l'intelligence artificielle pourrait détecter des signes précoces de cancer du sein jusqu'à six ans avant le diagnostic clinique. L'équipe de recherche, dirigée par le Dr Fredrik Strand de l'hôpital universitaire Karolinska à Stockholm, a évalué l'efficacité de trois systèmes commerciaux d'aide à la détection par ordinateur sur des données de dépistage suédoises. Pour cette étude rétrospective, les chercheurs ont analysé 88 963 mammographies réalisées entre 2008 et 2019, couvrant le parcours de 31 394 patientes participantes au programme national de dépistage. Sur cette période, 38,5 % des participantes ont reçu un diagnostic de cancer du sein. Les résultats montrent que les scores de prédiction fournis par les algorithmes augmentaient significativement chez les femmes développant ensuite la maladie, tandis qu'ils restaient stables chez celles qui en étaient épargnées. Les trois systèmes ont permis d'identifier des anomalies mammographiques avec une spécificité de 90 % bien avant l'apparition des symptômes cliniques. L'outil a détecté des signes précoces chez 19,7 % des cas six ans avant le diagnostic, chez 25,2 % à quatre ans et chez 39,3 % à deux ans. Ces performances confirment que les modifications visibles à l'imagerie apparaissent des années avant la détection radiologique traditionnelle. Selon le Dr Strand, cette capacité ouvre la voie à une approche personnalisée du dépistage. En suivant l'évolution des scores d'IA au fil du temps, les praticiens pourraient adapter la fréquence des examens et intervenir plus tôt sur les populations à risque. Cette méthodologie complète utilement la lecture humaine, effectuée traditionnellement par deux radiologues, sans la remplacer. L'intégration de ces indicateurs numériques dans les protocoles de dépistage représente une avancée majeure pour la prévention oncologique. Elle pourrait réduire le nombre de cancers détectés à un stade avancé et améliorer le pronostic des patientes. Des recherches complémentaires sont cependant nécessaires pour valider l'utilisation de ces scores en conditions réelles et établir des protocoles cliniques standardisés. Cette publication s'inscrit dans une dynamique plus large visant à intégrer l'intelligence artificielle comme outil d'aide à la décision médicale.