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BREAST – Comment améliorer la détection du cancer du sein par les radiologues

Vidéo : .NET Core, Angular, NgRx et Azure – Comment améliorer la détection du cancer du sein par les radiologues (6 min)

Les Enjeux

Une imagerie mammaire de haute qualité et une évaluation précise des images sont essentielles pour le diagnostic précoce, le traitement et la prise en charge des femmes atteintes de cancer. La mammographie est l'outil diagnostique principal pour détecter le cancer du sein, avec 800 000 femmes radiographiées chaque année en Australie ; cependant, elle ne parvient pas à détecter 30 % des cancers du sein, dont beaucoup sont pourtant visibles sur l'image

La crainte des radiologues de donner un mauvais diagnostic est compréhensible. L’impact d’un tel événement sur les patientes peut être dévastateur, créant anxiété et désespoir pendant des années et pouvant entraîner d’autres maladies. Durant leur formation, certains radiologues vont même jusqu’à exprimer des remords : "Je n’ai pas été capable de détecter ce cancer, je suis responsable de la mort de cette femme". Il était donc crucial qu’ils puissent identifier différents types de lésions, mais aussi qu'ils puissent reconnaitre une situation "normale", en ayant un retour d’information immédiat de leur diagnostic. Cela afin de comprendre les erreurs commises, leurs causes, et comment les éviter dans le but de diminuer les erreurs de diagnostic, les cancers non détectés ou les faux positifs.

Nous rendons simple les choses complexes

Quelques années auparavant, une étroite collaboration entre le monde clinique et académique – l'Institut du Cancer de NSW et le groupe de recherche BREAST de la Faculté des Sciences de la Santé de l'Université de Sydney – avait permis le développement en interne d’une application web, nommée "Detected". Cet outil pédagogique novateur fonctionnait à l’aide des archives des images hospitalières (PACS) et permettait aux radiologues d’avoir un retour immédiat sur leur examen de mammographies.

La mammographie est l'outil de diagnostic le plus utilisé pour détecter ce type de cancer, avec 800 000 femmes radiographiées annuellement en Australie; cependant, 30 % des cancers du sein ne sont pas détectés alors que dans de nombreux cas ils sont visibles à l'image. Afin de permettre le dépistage, le traitement et le suivi des femmes atteintes de cancer du sein, une imagerie mammaire de haute définition et un examen précis de ces images sont essentiels.

L'Université de Sydney voulait résoudre ce problème en donnant aux radiologues un retour immédiat sur leurs performances lorsqu'ils examinent des mammographies et essaient de poser un diagnostic.

Nous avons alors accepté le défi posé par l'Université de Sydney et avons commencé à travailler sur ce projet. Grâce à notre méthodologie de développement agile et à une étroite collaboration avec le groupe de recherche BREAST, nous avons réussi à proposer une nouvelle version améliorée de l'application web permettant aux stagiaires de diagnostiquer le type de cancer, d’indiquer son emplacement, puis de recevoir un retour instantané sur leur diagnostic en le comparant aux références et à leurs collègues.

L'outil reproduit avec précision les opérations et procédures que les radiologues effectueraient normalement dans un cadre clinique et est utilisé en tandem avec l'imagerie haute résolution dans les PACS.

De la même manière que les logiciels spécialisés, il permet notamment d’utiliser la molette de la souris pour naviguer ou zoomer à travers les coupes d'une image 3D, de retourner une image ou d'ajuster le contraste. Trois fonctionnalités principales ont été développées :

  • Une inscription simplifiée pour les utilisateurs
  • Une synchronisation transparente pour permettre un mode hors-ligne
  • L’ajout de l'imagerie 3D pour permettre une analyse plus approfondie suite à la détection d'une lésion

L'approche agile de SSW en matière de développement de logiciel nous a permis de prioriser l’implémentation de nouvelles fonctionnalités en fonction du budget disponible et de la valeur ajoutée qu'elles représentaient. Nous avons pu tester une version préliminaire lors d'une conférence fin 2018, pour finalement ajouter l’intégration de la 3D en mars 2019.

Les choix technologiques

La solution a été développée avec .NET Core pour le back-end, Angular pour le front-end. L’ensemble de l’application est hébergé sur Azure.

Les résultats

Grâce à l’utilisation de cet outil performant, les radiologues peuvent désormais se sentir plus en confiance dans leur jugement, du fait de l’amélioration de la précision des diagnostics.

Nous sommes extrêmement fiers de la contribution de SSW à ce projet révolutionnaire et nous sommes impatients de voir les développements futurs qui bénéficieront à nos mères, tantes, filles, sœurs et amies.

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