L’objectif du projet DEEP PISTE est d’améliorer la pertinence du dépistage organisé du cancer du sein grâce à l’intelligence artificielle. Le cancer du sein demeure le cancer le plus plus fréquent et le plus mortel chez la femme. En 2022, 12 757 en sont décédées et 61 214 nouveaux cas de cancer du sein en France métropolitaine ont été détectés en 2023 selon les chiffres diffusés par l’INCa.
Les possibilités ouvertes par la numérisation des mammographies
La généralisation du dépistage organisé en 2004 a pour objectif de faire baisser la mortalité de 21%. Ce dernier vise à effectuer une mammographie de dépistage tous les deux ans chez les femmes de 50 à 74 ans. Les taux de faux positifs et de faux négatifs restent cependant élevés. “Il faut savoir qu’en moyenne 8 mammographies positives sur 10 sont infirmées par les examens complémentaires. La valeur prédictive positive de la mammographie atteint seulement 20%, ce chiffre étant confirmé par d’autres études européennes sur la question. De plus, dans la population dépistée, différentes études attestent qu’environ 20% des cancers ne sont pas détectés par la mammographie. Ces cancers de l’intervalle ne sont pas forcément des faux négatifs de la double lecture, ils peuvent s’être développés après l’examen”, précise Emilien Jemelen, doctorant pour le laboratoire HEKA et Epiconcept, chargé du projet DEEP PISTE.
DEEP PISTE est né à la suite de l’obtention par le Pr Pierre Marès, gynécologue obstétricien au CHU de Nîmes et président du CRCDC Occitanie, d’une bourse de recherche de la Commission européenne afin de dématérialiser le programme de dépistage organisé. Epiconcept s’occupant de la dématérialisation des mammographies pour le CRDC via e-SIS, son système d’information du dépistage organisé en ligne, des discussions s’engagent pour mettre en place un partenariat.
Cheffe de rubrique Industrie et référente Data de mind Health