Le mois d’octobre est dédié au cancer du sein. L’intelligence artificielleintelligence artificielle (IA) transforme l’imagerie médicale avec des outils plus rapides et plus fiables. Ces avancées aident les oncologues et les radiologues à mieux dépister, diagnostiquer, prescrire des traitements personnalisés et suivre les femmes en rémission d’un cancer du sein. Pour le Docteur Irène Buvat, directrice du Laboratoire d’imagerie translationnelle en oncologie (Inserm/Institut Curie), l’IA améliore déjà l’imagerie du cancer du sein. Et le progrès ne s’arrêtera pas là !
Le cancer du sein, avec plus de 60 000 nouveaux cas annuels en France, est le principal cancer chez la femme, toujours responsable d’environ 12 000 décès par an. ” Images de radiologie, médecine nucléaire, pathologiepathologie numériquenumérique et données multi-omiques (génomiquegénomiquetranscriptomique, métabolomique) permettent de créer des modèles basés sur des outils d’intelligence artificielle. Grâce aux équipes de l’École des Mines de Paris et de l’Institut Curie, l’Institut du Cancer des Femmes se positionne comme un acteur majeur en France dans l’utilisation de l’IA en oncologie », a déclaré récemment le Professeur Anne Vincent-Salomon, pathologistepathologiste et directeur de l’Institut lors d’une conférence de presse.
L’intelligence artificielle automatise la détection des anomalies
L’intelligence artificielle est déjà présente dans de nombreux appareils d’imagerie et le sera encore davantage dans un futur très proche. Il présente deux candidaturescandidatures majeure en imagerie médicale, dont celle d’automatiser, fiabiliser et accélérer l’analyse des images (GRIGRImammographies, PTEPTE–scannerscanner…)). Cela peut être fait de plusieurs manières, en commençant par « l’utilisation d’algorithmes d’IA qui permettent de détecter automatiquement anomaliesanomalies dans les images obtenues, explains Dr Irène Buvat. Cela facilite le tri rapide entre les images normales et les images pathologiquepathologique qui nécessitent une expertise radiologique urgente pour déterminer si le patient est atteint d’un cancer ».
L’utilisation d’algorithmes d’IA consiste également à réaliser automatiquement des mesures sur des images de tumeurs (volumevolume ou caractérisation de forme). Actuellement, les radiologues ou les médecins nucléaires effectuent ces mesures manuellement, ce qui prend du temps et parfois les praticiens ne sont pas d’accord. L’IA aide à automatiser et à accélérer ces processus. ” Cela réduit la variabilité entre les centres médicaux et les observateursajoute le spécialiste. Ceci est particulièrement utile dans les centres disposant de ressources limitées et recevant peu de patients. ».
Et même, dans un futur proche, des algorithmes pourraient générer un premier rapport d’imagerie, facilitant le travail des radiologues ou médecins nucléaires qui n’auraient alors plus qu’à le vérifier et à le compléter. Ce processus d’automatisation est en cours et se généralise progressivement dans les services médicaux français.
Données d’imagerie optimisées et analyses prédictives avancées
Le deuxième volet du progrès grâce à l’IA est de mieux exploiter les informations contenues dans les images. ” Actuellement, nous mesurons principalement le volume, la plus grande dimension de tumeurstumeursainsi que le niveau du signal (contrastecontraste), ce qui permet de caractériser grossièrement les anomaliesdetails Irène Buvat. Or, les algorithmes d’IA offrent la possibilité de mesurer une multitude d’informations, jusqu’à des centaines d’indices extraits d’images radiologiques, appelés « radiomique » ».
“Et là encore, la machine peut faire mieux que le cerveau humain»
Mais l’enjeu ne se limite pas à la simple mesure de ces indices. Encore faut-il les exploiter. Et là encore, la machine peut faire mieux que le cerveaucerveau humain. En effet, cette dernière a du mal à analyser plus de quatre paramètres simultanément. Alors que dire d’une vingtaine, voire plusieurs dizaines ! C’est là que les algorithmes d’IA entrent en jeu. Ils peuvent identifier les meilleures combinaisons de paramètres, et ainsi être capables, par exemple, de prédire la réponse au traitement et la manière dont ils influencent le pronosticpronostic patients, voire prédire la cardiotoxicité liée àirradiationirradiation sein, pour des stratégies de traitement plus personnalisées pour chaque patiente.
De plus, ces algorithmes sont utilisés pour mieux comprendre les tumeurs, par exemple en fonction de leurs caractéristiques moléculaires. L’objectif des chercheurs dans les années à venir est d’identifier les phénotypesphénotypes tumeurs (toutes caractéristiques) à partir d’images précises, notamment en 3D (IRM, scanner) qui complètent les analyses anatomopathologiques (analyse des tissus). Et ainsi, exemple parmi d’autres, pour comprendre le résistancerésistance au traitement par immunothérapieimmunothérapie.
Pour en savoir plus : L’Institut du cancer des femmes de l’IHU est un projet qui associe l’Institut Curie, l’Université Paris Sciences et Lettres et l’Inserm, pour une prise en charge globale des femmes touchées par le sein et le cancer du sein. gynécologique.
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