Le système d’intelligence artificielle de Google pour la détection du cancer du sein pourrait réduire de 40 % la charge de travail des dépistages du NHS et repérer des cancers autrefois inaperçus, selon de nouvelles recherches publiées dans Nature Cancer. La technologie d’IA, développée en collaboration entre Google, l’Imperial College London et le NHS, a identifié avec succès 25 % des cancers que les radiologues humains avaient ignorés lors des dépistages de routine. Bien que des essais initiaux menés sur douze sites de dépistage londoniens soient prometteurs, un déploiement à grande échelle au sein du NHS nécessite encore l’approbation réglementaire et des tests cliniques supplémentaires.
La technologie de rupture, détaillée dans des études publiées dans Nature Cancer, représente une avancée significative en IA médicale mais fait face à plusieurs obstacles avant de devenir une pratique courante dans le système de santé britannique. La Medicines and Healthcare products Regulatory Agency (MHRA) doit d’abord approuver le système en tant que dispositif médical, un processus qui pourrait prendre des mois ou des années selon les résultats des essais cliniques.
Le système d’IA a été entraîné sur 125 000 mammographies et a démontré sa capacité à détecter des cancers d’intervalle qui se développent entre les dépistages de routine. Ces cancers autrefois inaperçus, que l’IA a identifiés dans 25 % des cas, s’avèrent souvent plus agressifs et plus difficiles à traiter lorsqu’ils sont découverts plus tard.
Parcours réglementaire et calendrier
Selon les lignes directrices de la MHRA, l’IA de Google relève d’une classification à plus haut risque car elle influence directement le diagnostic clinique et la prise en charge des patients. L’entreprise doit fournir une documentation technique exhaustive démontrant la sécurité, la qualité et la performance du système avant d’obtenir l’homologation.
Une étude de faisabilité observationnelle a déjà traité plus de 9 000 cas sur les douze sites de dépistage londoniens dans un cadre non interventionnel. Ce pilote a révélé que la technologie nécessite un calibrage minutieux pour différents environnements cliniques, types d’équipements et populations de patients plutôt que de fonctionner comme une simple solution plug-and-play.
Aucun calendrier précis pour un déploiement complet au sein du NHS n’a été annoncé. La prochaine phase impliquera des essais cliniques prospectifs afin de générer des preuves supplémentaires de sécurité et d’efficacité en situation clinique réelle.
Avantages opérationnels et défis
La réduction potentielle de 40 % des charges de dépistage pourrait contribuer à résorber à la fois l’arriéré national de dépistage et la pénurie mondiale de radiologues, selon la recherche portant sur plus de 50 000 femmes. Le système fonctionne comme un « second lecteur », renforçant l’expertise humaine plutôt que de la remplacer.
Cependant, les études ont relevé des cas où des spécialistes ont correctement infirmé les recommandations de l’IA, soulignant l’équilibre crucial entre l’exploitation de l’intelligence artificielle et la préservation du jugement clinique. Cela met en évidence la nécessité de programmes de formation complets pour éviter à la fois la sous-utilisation et la surdépendance à la technologie.
Les principales considérations éthiques comprennent la garantie du consentement des patients pour l’utilisation des données, le maintien de la transparence algorithmique et la prévention des biais au sein de populations diverses. Le système doit être validé dans différents groupes ethniques et tranches d’âge afin d’éviter d’amplifier les inégalités de santé existantes.
Bien que les coûts d’acquisition, d’intégration et de maintenance restent non divulgués, les économistes de la santé devront mettre ces dépenses en balance avec les économies potentielles liées à la réduction des charges de travail et à l’amélioration des résultats pour les patients grâce à une détection plus précoce des cancers.
Sources
- nature.com
- gov.uk
