Le cancer du sein est une maladie complexe, qui prend plusieurs formes et qui a à la fois des origines génétiques, épigénétiques et environnementales.

Alors qu’elle touche près 2 millions de personnes par an dans le monde, et qu’une femme sur 8 sera diagnostiquée au cours de sa vie, elle est étonnement mal comprise et sous-diagnostiquée.

Partant de ce constat, des chercheurs en Intelligence Artificielle du CSAIL (pour Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) ont conçu un nouvel algorithme de prédiction de l’apparition du cancer du sein.

Baptisé Mirai, cet algorithme se veut être un moyen de détecter ou d’anticiper l’apparition de ce type de cancer, à partir de l’analyse de mammographies et d’un ensemble de paramètres relatifs à l’état de santé des patientes.

Au niveau technique, Mirai est un algorithme de Deep Learning multimodal, entraîné sur un corpus de plus de 200 000 mammographies issues du Massachusetts General Hospital, partenaire du CSAIL.

L’entraînement du modèle lui permet d’apprendre à détecter les éléments caractéristiques annonçant un cancer du sein sur les mammographies, et de les relier à des données issues du dossier médical des patientes.

Contrairement aux modèles existants, Mirai est donc capable de prendre en compte les facteurs de risques n’étant pas présents sur les mammographies, tels que l’âge ou le profil hormonal, et de croiser l’ensemble afin de réaliser un diagnostic.

Le résultat est phénoménal : non-seulement Mirai est plus performant que tout ce qui existe actuellement pour diagnostiquer les cancers du sein, mais il est également capable d’identifier les populations les plus à risques et de calculer une probabilité d’occurrence dans le futur.

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