Transpara améliore la détection du cancer en réduisant le nombre de faux négatifs
Le logiciel Transpara de ScreenPoint Medical a détecté avec précision la moitié des faux négatifs - des cancers tous invasifs et souvent dans des seins denses - dans une grande étude rétrospective utilisant un ensemble de données sur la population de dépistage.
NIMÈGUE, Pays-Bas, 19 novembre 2024 /PRNewswire/ -- Les résultats d'une étude de l'UCLA récemment publiée dans le Journal of Breast Imaging démontrent que l'IA mammaire éprouvée de Transpara peut améliorer la détection du cancer en réduisant le nombre de faux négatifs lorsqu'elle est appliquée à une population de dépistage hétérogène réelle aux États-Unis. L'étude, « External Validation of a Commercial ArtificialIntelligence Algorithm on a Diverse Population for Detection of False Negative Breast Cancers », a montré que Transpara détectait avec précision près de 50 % des faux négatifs lors du dépistage du cancer du sein, dont la majorité dans les seins denses.
Les faux négatifs détectés par Transpara étaient tous des cancers invasifs et principalement (82 %) de type luminal A. Le cancer du sein luminal A est le sous-type le plus courant, représentant 50 à 60 % de tous les cancers du sein. Dans la cohorte de tomosynthèse mammaire numérique (DBT), tous les cancers d'intervalle détectés concernaient des seins denses. Le tissu mammaire dense étant souvent associé à une diminution de la sensibilité des mammographies et à une augmentation du risque individuel, la capacité de Transpara à détecter plus tôt ces cancers d'intervalle pourrait permettre d'obtenir de meilleurs résultats en matière de santé.
L'étude a été conçue pour évaluer la capacité de l'IA à détecter les faux négatifs qui n'ont pas été détectés au moment du dépistage lorsqu'ils ont été examinés par le radiologue seul. Selon le Consortium pour le dépistage du cancer du sein, le taux de faux négatifs aux États-Unis est de 0,8 pour 1 000 examens.
« Bien que le taux de faux négatifs lors du dépistage du cancer du sein soit faible, il est essentiel de réduire le taux de faux négatifs au minimum afin de tirer le meilleur parti du dépistage », a déclaré Alejandro Rodriguez Ruiz, PhD, vice-président de l'innovation et de la stratégie clinique chez ScreenPoint. « Ces résultats sont d'autant plus probants que l'étude n'a pas utilisé d'ensembles de données enrichies pour le cancer. Comme pour l'essai MASAI, cette étude a utilisé des populations de dépistage réelles, ce qui rend les résultats plus facilement transférables à une utilisation clinique dans le monde réel. »
Avec plus de 35 études évaluées par des pairs, Transpara est le seul algorithme d'IA évalué à plusieurs reprises dans des populations de dépistage à grande échelle (UCLA, programme néerlandais de dépistage du cancer du sein, programme britannique de dépistage du cancer du sein, Capital Region of Denmark, université de Lund, registre norvégien du cancer, hôpital Reina Sofia de Cordoue). Transpara assiste les radiologues dans la lecture des examens de mammographie (DBT et FFDM), fournissant une « deuxième paire » d'yeux pour aider à détecter les cancers plus tôt et à réduire les taux de rappel. La recherche montre que jusqu'à 45 % des cancers d'intervalle peuvent être détectés plus tôt grâce à Transpara, tout en contribuant à réduire la charge de travail et à optimiser le flux de travail.
À propos de ScreenPoint Medical
ScreenPoint Medical traduit la recherche de pointe sur l'apprentissage automatique en une technologie accessible aux radiologues pour améliorer le flux de travail du dépistage, la confiance dans la décision et l'évaluation du risque de cancer du sein. Transpara jouit de la confiance des radiologues du monde entier, car il a été développé par des experts en apprentissage automatique et en analyse d'images, et mis à jour grâce aux commentaires d'utilisateurs de renommée mondiale dans le domaine de l'imagerie mammaire. Voir toutes les preuves sur : https://screenpoint-medical.com/published-evidence/peer-reviewed-publications
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