DEEP-PISTE

Le contexte

Le cancer du sein est le plus mortel chez la femme en France : près de 12 000 femmes en décèdent chaque année. Le dépistage organisé a été généralisé à l’ensemble du territoire en 2004. Il vise à effectuer une mammographie de dépistage tous les deux ans chez les femmes de 50 à 74 ans, ce qui devrait permettre de faire baisser la mortalité de près de 21%. Néanmoins, encore aujourd’hui, par exemple, les faux positifs (les personnes diagnostiquées alors qu’elles n’ont pas de cancer) suite à un examen par mammographie avoisinent les 80%; et environ un cancer sur 6 n’est pas détecté lors de cet examen (c’est un faux négatif). Il y a donc encore matière à progresser, et il est nécessaire de mesurer l'efficacité du programme de dépistage.

Les objectifs et les bénéfices

En utilisant l'Intelligence Artificielle (IA) et les données de l’Assurance Maladie sur les consommations de soin, le projet Deep.Piste va développer une analyse automatique des mammographies et affiner la compréhension des facteurs de risque. Cela permettra d'identifier des cas pouvant bénéficier d'un allègement du dispositif de dépistage (en réduisant, par exemple, la fréquence des mammographies à réaliser pour certains patients dans le cadre du dépistage) ou en renforçant, pour d’autres, le parcours de dépistage.

De cette manière, pourront être proposées des recommandations solides capables de produire une amélioration significative de la performance du programme de dépistage. 

Innovation clinique / technique

Le projet DEEP PISTE croisera les données issues des mammographies avec les données de l’assurance maladie. Ce croisement de données innovant permettra d'améliorer les modèles d'IA pour répondre à une question cruciale et d’ainsi améliorer le dépistage du cancer du sein.