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Dans le cadre du dépistage des cancers et de l’évolution des technologies en radiologie, Hera-MI ambitionne d’améliorer l’expérience du système de santé par l’IA au bénéfice des radiologues, des sénologues, des manipulateurs d’électroradiologie médicale et aussi des patients.
Stratégie décennale de lutte contre les cancers 2021-2030
- Anticiper et structurer l’intégration rapide des innovations dans le dépistage.
- Mettre à niveau le parc de mammographes pour améliorer le dépistage du cancer du sein, en remplaçant les appareils les plus anciens (20 millions d’euros y seront consacrés en 2022 et 2023) avec pour objectifs de faciliter le développement de l’IA et apporter un surcroît d’efficacité et de rapidité dans le parcours de dépistage.
- Innover, en travaillant à de nouvelles techniques de dépistage, ou à l’amélioration des performances des techniques actuelles, par exemple par l’étude des bénéfices possibles de l’intelligence artificielle.
Le cancer du sein
Le cancer du sein est le 1er cancer en termes de fréquence chez la femme avec environ 60 000 nouveaux cas par an et 2 millions dans le monde. Cependant s’il est détecté de façon précoce, il peut être guéri dans près de 90% des cas.
Problématique majeure : l’infobésité
Les progrès technologiques des équipements ont considérablement augmenté la masse d’images médicales (infobésité) que les médecins doivent analyser. En effet, les équipements produisent désormais 1 000 à 1 500 images par examen, soit 40 fois plus qu’il y a 30 ans. Un radiologue voit défiler 50 000 images chaque jour en moyenne. La mammographie 3D (tomosynthèse) a également considérablement augmenté le volume d’images et la quantité d’information par image que les radiologues doivent analyser.
Le traitement d’une telle quantité d’informations dépasse les capacités cérébrales humaines au point où cela devient un risque : celui d’ensevelir les radiologues sous une masse d’informations, et donc de réduire la qualité de leur analyse, ainsi que de les soumettre à une fatigue et un stress intenses.
Face à ces problématiques, notre ambition est d’accélérer et de fiabiliser le diagnostic radiologique du cancer du sein grâce à l’IA. En effet, l’IA est capable d’analyser des images à une vitesse vertigineuse et de détecter des anomalies parfois difficiles à déceler pour les radiologues.
Hera-MI a développé une solution d’aide à la décision, afin d’assister concrètement les radiologues dans leur diagnostic. Son logiciel basé sur l’IA Breast-SlimView® permet aux médecins de :
- Bénéficier d’images dont la qualité est optimisée
- Se concentrer sur les zones potentiellement suspectes grâce à une IA brevetée unique au monde (la négativation)
- Découvrir des zones à fort risque de malignité dès la première lecture
- Bénéficier d’une confirmation de leur diagnostic
- Gagner de la sérénité dans le cadre de dossiers compliqués
Autre problématique : les clichés techniquement insuffisants
En France, l’une des spécificités du programme national de dépistage organisé du cancer du sein est la pratique d’une seconde lecture de toutes les mammographies en l’absence d’anomalie suspecte à la première lecture.
Santé Publique France rapporte qu’en 2017-2018, sur les 40 120 cancers du seins détectés, 2 030 (5,3%) l’ont été en seconde lecture.
En cas de cliché techniquement insuffisant (clichés flous, compression lacunaire, glande mammaire insuffisamment dégagée), le second lecteur doit demander que les clichés soient refaits, afin d’interpréter les mammographies dans de meilleures conditions techniques. C’est le cas de 10 à 15% des clichés réalisés en mammographie.
Refaire des clichés génère une perte de temps pour le radiologue et un stress pour la patiente, contrainte à un nouvel examen et à une dose de rayon X supplémentaire.
Hera-MI a spécialement développé MTE (Mammography Technical Evaluation), une technologie dont l’algorithme aide à gérer les clichés techniquement insuffisant et permet une meilleure prise en charge patiente. Elle aide les manipulateurs radio à bien positionner les patientes lors des examens mammographiques et leur propose aussi d’auto-évaluer leur pratique, d’analyser leurs axes d’amélioration, afin de standardiser les bonnes pratiques. Le radiologue quant à lui bénéficie de clichés qualitatifs lui permettant d’optimiser son dépistage et de fiabiliser ses diagnostics.
La technologie MTE (Mammography Technical Evaluation), en cours de certification. En mammographie 2D et tomosynthèse (3D), MTE analyse automatiquement plusieurs critères essentiels tels que :
- La compression du sein
- Le positionnement (ex., pectoral, mamelon, sillon sous-mammaire)
- La qualité globale de l’image sur des critères comme des artéfacts techniques, ou la présence des plis de peau
