Il est indéniable que l’intelligence artificielle (IA) s'avère bénéfique dans notre vie quotidienne, de ChatGPT qui nous aide à recueillir et à écrire nos pensées, aux assistantes dans nos portables qui facilite énormément nos vies… Mais ce ne sont pas tout ce à quoi l’IA sert. Grâce aux avancements dans ce domaine, maintenant il est possible de l’utiliser pour détecter les cancers qui sont d’autre façon presque impossible à prévoir.
Normalement le diagnostic d’un cancer nécessite la réalisation de plusieurs examens cliniques, biologiques et d’imagerie. L’ensemble de ces examens permet de proposer au patient la stratégie thérapeutique la plus adaptée à son cas. Premièrement le médecin examine le patient. Il mesure son pouls, sa tension, il écoute sa respiration etc. Un examen spécifique de la région potentiellement atteinte est aussi conduit comme examen des seins, examen gynécologique, examen de la bouche ou de la gorge s’il est nécessaire. Le médecin cherche la présence d’une tumeur ou bien d’une métastase. Puis des bilans sanguin et urinaire sont faits pour compléter ce premier bilan. Ils permettent de mesurer des paramètres relatifs à l’état de santé général du patient, et de doser d’éventuels marqueurs tumoraux pouvant être utiles au diagnostic et au suivi de certains cancers. Ces marqueurs sont généralement des molécules formées en petites quantités par des cellules normales mais qui se retrouvent produites en excès par les cellules tumorales. Leur concentration est généralement dépendante du nombre de cellules cancéreuses. L’imagerie médicale est l’étape suivante de ce processus qui est un ensemble de techniques permettant d’obtenir des images des parties internes du corps. Elles permettent aux médecins de vérifier la présence d’une tumeur, sa taille, sa forme, son activité métabolique et sa localisation exacte. Les techniques utilisées pour cela peuvent être énumeré comme celle-ci: La radiographie qui permet d’obtenir une image des organes à l’aide de rayons X en injectant un produit dit « de contraste » qui permet de les opacifier à l’image, l’échographie qui est une méthode se fondant sur l’utilisation d’ultrasons envoyées à travers la peau en direction de l’organe, l’IRM qui est une méthode d’exploration se fondant sur la détection des réactions de différentes parties du corps exposées à un champ magnétique, la scintigraphie qui est faite par l’injection d’un produit faiblement radioactif, appelé « traceur » et le PET-scan qui consiste d’abord à injecter du glucose marqué, c’est-à-dire un sucre faiblement radioactif, puis à analyser l’image obtenue par un scanner.
Vous pouvez demander quel est le rôle de l'intelligence artificielle dans ce domaine de la médecine qui utilise déjà des techniques technologiques. Le fait est que ces méthodes n’arrivent pas toujours à détecter correctement les cancers, en particulier dans les premiers stades, ce qui est crucial pour que le traitement choisi par le médecin soit efficace. Les médecins peuvent négliger certaines régions potentiellement cancéreuses, ce qui résulte la plupart du temps de la mort du patient. C’est la raison pour laquelle les institutions comme l’Institut de Curie, le centre de pathologie Medipath, Hôpital du comté de Bács-Kiskun (Hongrie) et beaucoup d’autres ont commencé à utiliser les nouvelles technologies renforcé par l’IA.
L'un des meilleurs exemples est le "Galen Prostate", un logiciel qui permet de numériser et puis d’analyser les biopsies, des prélèvements de tissus humain, des patients. L’algorithme a été paramétré pour reconnaître des images de cancer de la prostate. Et ça donne une image avec un code couleur qui met en évidence les zones avec suspicion de cancer. Selon les pathologistes chez Medipath, l’algorithme permet de gagner en temps et en précision dans les diagnostiques.
De la même façon, l’Institut Curie a recouru à une IA pour découvrir l’origine des «cancers d’origines inconnus » nommés «cancers primitifs inconnus» . Ce sont des maladies où les patients présentent des métastases, mais les médecins ne savent pas d’où elles viennent. Ils touchent environ 7 000 personnes par an et sont extrêmement meurtriers car, sans parvenir à les détecter précisément, les médecins ne peuvent mettre en place de traitement précis efficace. La médiane de survie pour les patients avec les cancers primitifs inconnus au moment du diagnostic est de six à dix mois et même avec des traitements extrêmement lourds les taux de réponse sont moins de 20 %. Avec son équipe de l’Institut Curie, la docteure Sarah Watson a mis au point un outil d’intelligence artificielle pour détecter ces cancers primitifs. Pour entraîner l’algorithme, la machine a d’abord dû analyser une base de données de 20 000 profils ARN ayant subi des tumeurs à différents endroits du corps. Dans 98 % des cas, l’algorithme était capable d’identifier un cancer connu plus rapidement que le cerveau humain. Après avoir détecté avec succès une tumeur primitive aux reins d’un patient de trente ans en analysant son ARN, l’outil a été utilisé, à titre expérimental, pour venir en aide à 150 patients. Selon la docteure Sarah Watson, 60 % des patients diagnostiqués par l’outil d’intelligence artificielle seraient encore en vie dix mois plus tard, soit trois fois la médiane habituelle pour ce genre de cancers primitifs autrefois inconnus.
L’intelligence artificielle a aussi aidé les patientes qui souffrent du cancer du sein, en Hongrie. La Hongrie, qui dispose d'un solide programme de dépistage du cancer du sein, est l'un des plus grands terrains d'essai de la technologie sur de vraies patientes. Dans cinq hôpitaux et cliniques qui effectuent plus de 35 000 dépistages par an, des systèmes d’intelligence artificielle ont été déployés à partir de 2021 et permettent désormais de rechercher des signes de cancer qu'un radiologue aurait pu ignorer. À partir des millions de cas que le système est alimenté, la technologie crée une représentation mathématique des mammographies normales et de celles atteintes de cancers. Avec la possibilité de regarder chaque image d'une manière plus granulaire que l'œil humain, il compare ensuite cette ligne de base pour trouver des anomalies dans chaque mammographie. Il a également réduit la charge de travail des radiologues d'au moins 30 % car il a réduit le nombre de radiographies qu'ils devaient lire. Une clinique hongroise déduit que l'année dernière, la technologie a augmenté le taux de détection du cancer de 13% car davantage de tumeurs malignes ont été identifiées.
L’IA ayant besoin encore beaucoup plus de recherches et d'expériences, semble être un bon outil dans la lutte contre le cancer. Malgré les inquiétudes prévoyant le remplacement des médecins, chez Medipath, comme à l’Institut Curie et d’autres centres de recherches , ce sont toujours les médecins et pathologistes qui ont le dernier mot. L’IA ne remplaçant pas un professionnel, permet une coopération entre l’algorithme et le professionnel, au service des patients.
Rédigé par Irmak Üzüm
Edité par Şevval Kalkan
Les sources utilisées:
https://www.cancer.gov/news-events/cancer-currents-blog/2022/artificial-intelligence-cancer-imaging
コメント