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MASAI

Mammography Screening with Artificial Intelligence trial

Patient / Population Intervention / Exposition Comparaison Critère de jugement

Chez 105 934 femmes en dépistage mammographique organisé, la lecture assistée par IA s'est révélée non inférieure à la la double lecture standard sans IA pour le taux de cancers d'intervalle, avec une détection des cancers plus élevée et une charge de lecture réduite de 44,2 %.

N
105 934patients
Schéma
RCT de non-infériorité en simple aveugle, en population, Suède
Critère
Taux de cancers d'intervalle (marge de non-infériorité de 20 %)
Pertinence
1Structure la pratique — l’essai sur lequel repose la recommandation.
RésultatCancers d'intervalle 1,55 vs. 1,76 pour 1.000 (rapport 0,88, IC à 95 % 0,65–1,18 ; non inférieur) ; sensibilité 80,5 % vs. 73,8 % (p=0,031), spécificité 98,5 % dans les deux groupes. Détection des cancers 6,4 vs. 5,0 pour 1.000 (rapport 1,29, IC à 95 % 1,09–1,51 ; p=0,0021) ; charge de lecture −44,2 %. Analyse de sécurité intermédiaire chez 80.033 femmes : détection 6,1 vs. 5,1 pour 1.000 (rapport 1,2, IC à 95 % 1,0–1,5), charge de travail −44,3 %.
Lång K, et al. Lancet Oncol. 2023;24(8):936-944; Hernström V, et al. Lancet Digit Health. 2025;7(3):e175-e183; Gommers J, et al. Lancet. 2026;407(10527):505-514. 10.1016/S1470-2045(23)00298-X
Discussion et critique

Premier essai randomisé de l'IA en dépistage mammographique et ancre du groupe : le triage par IA a presque divisé par deux la lecture par les radiologues sans perte de sécurité, avec davantage de cancers détectés (surtout petits, sans atteinte ganglionnaire) et un taux de cancers d'intervalle non inférieur à deux ans. Un seul système d'IA (Transpara) dans quatre sites d'un seul programme suédois avec la double lecture comme comparateur, de sorte que le résultat ne se transpose pas directement aux programmes à lecture simple ; savoir si une détection plus précoce réduit la mortalité par cancer du sein dépasse le cadre de l'essai. PRAIM et ScreenTrustCAD en sont les compagnons non randomisés.