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17/09 2025
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UN NOUVEL ALGORITHME PERFORMANT PRÉDIT LE RISQUE CARDIOVASCULAIRE À PARTIR DES MAMMOGRAPHIES DE ROUTINE ET DE L'ÂGE DES FEMMES

LONDRES, 17 septembre 2025 (APMnews) - Un nouveau modèle d'apprentissage profond a été développé par des chercheurs australiens pour prédire le risque d'évènement cardiovasculaire majeur à 10 ans chez les femmes, à partir des mammographies de routine et de l'âge des patientes, avec une performance égalant celle des scores de risque modernes fondés sur l'âge et les données cliniques, selon une étude publiée mercredi dans Heart.

Les outils de dépistage des maladies cardiovasculaires sont peu utilisés et peu performants chez les femmes, et si les scores de risque plus récents sont plus performants chez les femmes que chez les hommes, leur mise en œuvre est complexe et leur fiabilité repose sur de nombreuses données médicales qui ne sont pas toujours disponibles, rappellent Jennifer Yvonne Barraclough du George Institute for Global Health à Sydney et ses collègues.

Les calcifications artérielles vues à la mammographie sont associées au risque cardiovasculaire. Des algorithmes visant à prédire ce risque à partir des mammographies existent, mais les calcifications artérielles mammaires seules ont un intérêt limité pour prédire ce risque.

Les chercheurs ont développé un modèle d'apprentissage profond prenant en compte l'ensemble des caractéristiques et de l'architecture mammaires vues à la mammographie réalisée lors du dépistage de routine du cancer du sein, et non pas les seules calcifications mammaires. A cette signature radiomique a également été couplé l'âge de la patiente, pour prédire le risque d'évènement cardiovasculaire majeur à 10 ans.

Ils ont pour cela travaillé sur une cohorte de 49.196 femmes ayant reçu au moins une mammographie de dépistage et disposant d'un suivi médian de 8,8 ans. Parmi elles, 3.392 ont eu un premier évènement cardiovasculaire majeur.

L'indice de concordance de la prédiction du risque du nouveau modèle utilisant caractéristiques mammographiques et âge de la patiente était de 0,72, avec une performance similaire aux scores de risque standard modernes basés sur l'âge et divers facteurs cliniques, tels que l'outil néo-zélandais PREDICT ou les équations PREVENT de l'American Heart Association (AHA), indiquent les auteurs.

L'ajout de facteurs cliniques à ce nouveau modèle n'améliorait que faiblement ses performances.

Le modèle qu'ils ont développé présente l'avantage de ne pas nécessiter de recherche supplémentaire des antécédents et facteurs cliniques ni données provenant des dossiers médicaux, et de reposer sur un processus de dépistage déjà existant et largement utilisé par les femmes, soulignent les auteurs.

"La mammographie peut offrir une opportunité 'deux en un' coût-efficace pour dépister les femmes à la fois pour le cancer du sein et le risque cardiovasculaire, permettant un dépistage plus répandu du risque cardiovasculaire chez les femmes qu'actuellement", concluent-ils. Ce modèle doit être validé en externe sur d'autres cohortes d'origines diverses avant de pouvoir généraliser ces performances.

(Heart, publication en ligne du 17 septembre)

cd/nc/APMnews

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UN NOUVEL ALGORITHME PERFORMANT PRÉDIT LE RISQUE CARDIOVASCULAIRE À PARTIR DES MAMMOGRAPHIES DE ROUTINE ET DE L'ÂGE DES FEMMES

LONDRES, 17 septembre 2025 (APMnews) - Un nouveau modèle d'apprentissage profond a été développé par des chercheurs australiens pour prédire le risque d'évènement cardiovasculaire majeur à 10 ans chez les femmes, à partir des mammographies de routine et de l'âge des patientes, avec une performance égalant celle des scores de risque modernes fondés sur l'âge et les données cliniques, selon une étude publiée mercredi dans Heart.

Les outils de dépistage des maladies cardiovasculaires sont peu utilisés et peu performants chez les femmes, et si les scores de risque plus récents sont plus performants chez les femmes que chez les hommes, leur mise en œuvre est complexe et leur fiabilité repose sur de nombreuses données médicales qui ne sont pas toujours disponibles, rappellent Jennifer Yvonne Barraclough du George Institute for Global Health à Sydney et ses collègues.

Les calcifications artérielles vues à la mammographie sont associées au risque cardiovasculaire. Des algorithmes visant à prédire ce risque à partir des mammographies existent, mais les calcifications artérielles mammaires seules ont un intérêt limité pour prédire ce risque.

Les chercheurs ont développé un modèle d'apprentissage profond prenant en compte l'ensemble des caractéristiques et de l'architecture mammaires vues à la mammographie réalisée lors du dépistage de routine du cancer du sein, et non pas les seules calcifications mammaires. A cette signature radiomique a également été couplé l'âge de la patiente, pour prédire le risque d'évènement cardiovasculaire majeur à 10 ans.

Ils ont pour cela travaillé sur une cohorte de 49.196 femmes ayant reçu au moins une mammographie de dépistage et disposant d'un suivi médian de 8,8 ans. Parmi elles, 3.392 ont eu un premier évènement cardiovasculaire majeur.

L'indice de concordance de la prédiction du risque du nouveau modèle utilisant caractéristiques mammographiques et âge de la patiente était de 0,72, avec une performance similaire aux scores de risque standard modernes basés sur l'âge et divers facteurs cliniques, tels que l'outil néo-zélandais PREDICT ou les équations PREVENT de l'American Heart Association (AHA), indiquent les auteurs.

L'ajout de facteurs cliniques à ce nouveau modèle n'améliorait que faiblement ses performances.

Le modèle qu'ils ont développé présente l'avantage de ne pas nécessiter de recherche supplémentaire des antécédents et facteurs cliniques ni données provenant des dossiers médicaux, et de reposer sur un processus de dépistage déjà existant et largement utilisé par les femmes, soulignent les auteurs.

"La mammographie peut offrir une opportunité 'deux en un' coût-efficace pour dépister les femmes à la fois pour le cancer du sein et le risque cardiovasculaire, permettant un dépistage plus répandu du risque cardiovasculaire chez les femmes qu'actuellement", concluent-ils. Ce modèle doit être validé en externe sur d'autres cohortes d'origines diverses avant de pouvoir généraliser ces performances.

(Heart, publication en ligne du 17 septembre)

cd/nc/APMnews

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