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Un outil d’apprentissage automatique peut aider \u00e0 identifier les l\u00e9sions mammaires \u00e0 haut risque susceptibles de devenir canc\u00e9reuses avec une pr\u00e9cision de 97%, une avanc\u00e9e qui peut aider \u00e0 r\u00e9duire les chirurgies inutiles, a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 une \u00e9tude. Lire aussi – Cancer du sein chez l’homme: signes avant-coureurs et sympt\u00f4mes \u00e0 surveiller<\/p>\n
Les l\u00e9sions mammaires \u00e0 haut risque sont des l\u00e9sions diagnostiqu\u00e9es par biopsie qui pr\u00e9sentent un risque accru de d\u00e9velopper un cancer. La chirurgie est souvent l’option de traitement pr\u00e9f\u00e9r\u00e9e. Mais beaucoup de l\u00e9sions ne pr\u00e9sentent pas de danger imm\u00e9diat pour les patients. Cependant, les m\u00e9decins ont tendance \u00e0 sur-d\u00e9pister le cancer du sein. Lire aussi – Attention! Des fossettes sur le sein pourraient \u00eatre un signe de cancer du sein<\/p>\n
L’utilisation de l’outil d’apprentissage automatique pourrait aider \u00e0 am\u00e9liorer la d\u00e9tection et \u00e0 \u00e9viter le sur-traitement, ont d\u00e9clar\u00e9 des chercheurs de l’Universit\u00e9 Harvard. Les r\u00e9sultats ont montr\u00e9 que l’outil pouvait \u00e9viter pr\u00e8s d’un tiers des chirurgies b\u00e9nignes avec une pr\u00e9diction pr\u00e9cise de 37 l\u00e9sions sur 38, soit 97%, qui ont \u00e9t\u00e9 transform\u00e9es en cancer. L’outil, d\u00e9crit dans la revue Radiology, a \u00e9galement identifi\u00e9 les termes \u00abs\u00e9v\u00e8rement\u00bb et \u00abs\u00e9v\u00e8rement atypique\u00bb dans le texte des rapports de pathologie comme \u00e9tant associ\u00e9s \u00e0 un risque plus \u00e9lev\u00e9 de surclassement en cancer. Voici 10 conseils pour d\u00e9tecter t\u00f4t le cancer du sein.<\/p>\n
\u00abNotre \u00e9tude fournit une` `preuve de concept ” selon laquelle l’apprentissage automatique peut non seulement r\u00e9duire les interventions chirurgicales inutiles de pr\u00e8s d’un tiers dans cette population de patients sp\u00e9cifique, mais peut \u00e9galement soutenir des approches plus cibl\u00e9es et personnalis\u00e9es des soins aux patients\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Constance Lehman, professeur \u00e0 la Harvard Medical School . \u00abNotre objectif est d’appliquer l’outil dans des contextes cliniques pour aider \u00e0 prendre des d\u00e9cisions plus \u00e9clair\u00e9es quant aux patients qui seront surveill\u00e9s et ceux qui seront op\u00e9r\u00e9s\u00bb, a ajout\u00e9 Manisha Bahl, auteure principale et radiologue, du Massachusetts General Hospital.<\/p>\n
Source: IANS<\/p>\n
Source de l’image: Shutterstock<\/p>\n
Publi\u00e9: 18 octobre 2017 10h01<\/p>\n
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