Utilisation de l'IA pour sélectionner les femmes pour une IRM supplémentaire dans le cadre du dépistage du cancer du sein (ScreenTrustMRI)

Toutes les femmes participant à un dépistage par mammographie à l'hôpital universitaire de Karolinska verront leurs mammographies analysées par IA (Figure 1). La mise en œuvre spécifique de l'IA (outil d'IA) dans cette étude est le résultat des prédictions de l'IA à partir de trois modèles d'IA à composants équipondérés analysant les mammographies : (i) prédicteur de masquage, (ii) prédicteur de risque et (iii) prédicteur des signes de cancer (par un commercial modèle CAO et un modèle CAO académique interne) ; l'âge de la femme est également pris en compte en multipliant le score par (110-âge)/70. L'objectif du facteur âge est d'atteindre une proportion relativement similaire d'examens IRM dans les tranches d'âge inférieures et supérieures. L'objectif de l'outil d'IA est d'identifier les femmes les plus susceptibles d'avoir un retard de détection du cancer, c'est-à-dire d'avoir eu une mammographie de dépistage faussement négative.

Un cadre basé sur l'IA a été développé par des chercheurs du Karolinska Institute (dirigé par le Dr Fredrik Strand) et du Royal Institute of Technology (dirigé par le Dr Kevin Smith). La mise en œuvre spécifique de l'IA (outil d'IA) dans cette étude est le résultat des prédictions de l'IA à partir de trois modèles d'IA à composants équipondérés analysant les mammographies : (i) prédicteur de masquage, (ii) prédicteur de risque et (iii) prédicteur des signes de cancer (par un commercial modèle CAO et un modèle CAO académique interne) ; l'âge de la femme est également pris en compte en multipliant le score par (110-âge)/70. L'objectif du facteur âge est d'atteindre une proportion relativement similaire d'examens IRM dans les tranches d'âge inférieures et supérieures. L'objectif de l'outil d'IA est d'identifier les femmes les plus susceptibles d'avoir un retard de détection du cancer, c'est-à-dire d'avoir eu une mammographie de dépistage faussement négative. L'outil d'IA spécifique et ses paramètres resteront les mêmes pendant l'étude. Pour chaque examen, l'outil d'IA produira un score AI Joint et un score AI Masking. Le point limite du AI Masking Score a été défini par la médiane des examens collectés au cours de la période initiale du 1er mars au 24 mars 2021. Le point limite de l'AI Joint Score a été défini par le 92e centile de la population initiale. Les femmes répondant à ces critères seront invitées à l'étude et randomisées en IRM ou sans IRM (norme de soins).

Un scanner IRM Signa Premier 3T de GE Healthcare sera utilisé. Le protocole d'IRM contiendra une séquence Dixon pondérée en T2 et une série améliorée de contraste dynamique pondérée en T1, et restera le même tout au long de l'étude. Tous les examens IRM seront évalués par deux radiologues, où le deuxième lecteur aura accès à l'évaluation du premier lecteur. En cas de désaccord, une discussion consensuelle entre deux radiologues aura lieu. Les examens IRM seront évalués selon BI-RADS, et le suivi dépendra de la catégorie BI-RADS (Figure 2). Les femmes avec BI-RADS 1-2 n'auront pas d'autres diagnostics et recevront une « lettre saine ». Les femmes avec BI-RADS 3 à 5 seront rappelées pour une échographie de deuxième regard. Les femmes atteintes de BI-RADS 4-5 seront incluses dans le processus régulier de suspicion de cancer établie et seront discutées lors d'une conférence d'équipe multidisciplinaire. Pour les femmes avec BI-RADS 3, le suivi se fera au sein de l'unité de radiologie du sein.