DEEP.PISTE

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 six 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.

Objectifs

Le projet DEEP.PISTE porté par le CRCDC Occitanie et Epiconcept, vise à améliorer le programme de dépistage du cancer du sein en développant une analyse automatique des mammographies et en affinant la compréhension des facteurs de risque.

Méthodologie et caractère innovant 

Concrètement, le projet DEEP.PISTE croise les données issues des mammographies de la banque de patients du CRCDC Occitanie avec les données de l’Assurance Maladie. Une analyse approfondie des données combinées permettra d’identifier les patientes nécessitant un suivi médical renforcé et celles pouvant bénéficier d’un allègement du parcours.

Après avoir franchi toutes les étapes réglementaires, les données du CRCDC ont été transférées vers la plateforme du Health Data Hub, où elles seront combinées aux données de l’Assurance Maladie. Chaque mammographie positive ou associée à un cancer sera ensuite annotée par un radiologue afin de déterminer la localisation du cancer. Une fois ces deux étapes réalisées, il est possible de reconstruire le parcours de chaque femme de manière detaillée pour pouvoir tester plusieurs améliorations possibles. 

Le projet DEEP.PISTE a été lauréat du premier appel à projets du Health Data Hub lancé en 2019. L’équipe du projet DEEP.PISTE a aussi pu bénéficier de l’appui de l’Assurance Maladie pour la mise à disposition des données issues de la base principale du SNDS.

Résultat(s)

Alors que l’étude est en cours sur la plateforme du Health Data Hub, le logiciel développé pour dé-identifier les mammographies, a pu être partagé en open source. Il pourra être réutilisé par tout chercheur utilisant des outils DICOM (outils de gestion informatique des données issues de l'imagerie médicale).