Impact de l’intelligence artificielle sur la mammographie vers un dépistage plus précoce et plus faible du cancer du sein

Abstract

Le cancer du sein demeure la première cause de mortalité par cancer chez la femme dans le monde. Le dépistage précoce par mammographie reste l’outil de référence pour améliorer la survie, mais il présente des limites : variabilité inter-lecteurs, faux négatifs fréquents chez les femmes à forte densité mammaire et surcharge de travail pour les radiologues. Dans ce contexte, l’intelligence artificielle (IA), et en particulier le deep learning appliqué à l’analyse d’images, s’impose comme un outil complémentaire prometteur. Elle peut agir comme assistant virtuel, mécanisme de triage ou moyen d’amélioration de la détection, notamment dans les cas complexes tels que la forte densité mammaire ou la tomosynthèse (DBT). L’objectif de ce travail est d’évaluer l’apport de l’IA dans le dépistage du cancer du sein par mammographie à travers une revue systématique des publications (2010–2025), suivant les critères PRISMA. Les résultats montrent que l’IA atteint une sensibilité comparable, voire supérieure, à celle des radiologues expérimentés, tout en réduisant les faux négatifs et cancers d’intervalle, ce qui souligne son potentiel dans l’optimisation du dépistage.