L’Intelligence Artificielle en cancérologie, les robots : réfléchir positivement notre avenir

L’Intelligence Artificielle en cancérologie, les robots : réfléchir positivement notre avenir

Nombre d’actualités scientifiques intégrant l’Intelligence Artificielle (IA) en cancérologie défraient la chronique, nous pouvons intelligemment prédire que ce n’est que le début…

Un système d’intelligence artificielle capable de prédire le risque du cancer du sein d’une patiente, jusqu’à cinq ans avant son apparition sur les imageries ; grâce à un algorithme basé sur plus de 90 000 mammographies ; Ou encore, un accélérateur de particules miniaturisé, monté sur un bras robotisé (Cyberknife*), permettant de délivrer des centaines de faisceaux de rayons X en adaptant les tirs aux mouvements des cibles, grâce à des algorithmes de calcul utilisant l’IA, avec une précision infra millimétrique.

L’IA numérique prépare ses raisonnements à partir de quantités de données, beaucoup l’ont déjà admis et l’utilisent, nos bases de données d’analyse de la génétique des cancers en est un exemple. L’IA symbolique prépare ses raisonnements, quant à elle, à partir de modèles logiques développés en amont, et peut être utilisée là où la quantité de données manque, comme pour analyser des maladies rares par exemple.

Que ce soit en vue d’une amélioration et d’une personnalisation du diagnostic médical, ou du pilotage d’un automatisme robotisé servant au traitement du cancer, l’IA continue heureusement d’interroger le corps médical.

Les Robots en Médecine

Robot-cancerPrenons le pilotage des robots, afin de s’assurer de leur fidélité et d’éviter tout danger pour l’Homme, les trois lois devaient être intégrées au plus bas niveau du « cerveau positronique» (Asimov, 1942) des robots, garantissant ainsi leur inviolabilité.

  1. un robot ne peut porter atteinte à un être humain, ni, en restant passif, permettre qu’un être humain soit exposé au danger ;
  2. un robot doit obéir aux ordres qui lui sont donnés par un être humain, sauf si de tels ordres entrent en conflit avec la première loi ;
  3. un robot doit protéger son existence tant que cette protection n’entre pas en conflit avec la première ou la deuxième loi.

Peu d’entre nous savent qu’il y a une quatrième lois, la « Loi ZERO » qui a été mise au point par un robot (Reventlov & Olivaw, les robots de l’empire) : cette Loi zéro placera ou tentera de placer la sécurité de l’humanité avant celle d’un individu.

Les mouvances technophiles et transhumanistes voient parfois les trois lois comme un idéal à venir. Des avancées significatives en matière d’intelligence artificielle seraient nécessaires pour que les robots obtiennent une intelligence. L’humanité a donc intérêt à élaborer des directives et des garanties pour leur fonctionnement.

Comment une machine pourrait-elle se modifier?

Il existe des langages de programmation prévus pour écrire des logiciels évolutifs (capable d’évoluer seuls et de se modifier à la volée). Dans l’absolu, il existe donc des moyens « évolutifs » permettant à un logiciel de trouver des solutions. Au final, un robot c’est un logiciel associé à de la mécanique.

Ensuite, si une intelligence artificielle était capable d’engendrer une réflexion évoluée au point d’envisager une loi Zero, alors une telle intelligence s’intéresserait également à « elle même » comme le fait l’homme vis-à-vis de lui même.

Les hommes cherchent à comprendre et maîtriser les mécanismes biologiques qui font ce qu’ils sont. L’homme modifie également l’homme (opération esthétiques, remplacement de rotules, cœur artificiel, correction de défaut). L’homme à le pouvoir de modifier sa génétique (ceci étant et restant un point éthique sensible). Si l’homme peut le faire avec son intelligence… une machine ayant une intelligence comparable le pourra aussi…. un jour ou l’autre. A noter qu’il est techniquement beaucoup plus simple de bidouiller des algorithmes et des octets en mémoire (pour une machine) que de bidouiller des éléments biologiques de nos corps humains (pour nous les hommes).

Nous les hommes, nous évolutions au rythme des générations. avec un passage de génération tous les 20 à 30 ans.

Sur une machine évolutive (capable de modifier sa programmation), le passage d’une génération à l’autre pourrait ne prendre que… quelques secondes.

Faut-il une morale pour les intelligences artificielles ?

Il ne fait aucun doute que oui, car dès lors que des robots ou des programmes prennent des décisions et les exécutent, il faut qu’ils respectent les principes élémentaires et communs des morales humaines – par exemple: ne pas tuer.

La question est cependant délicate: pouvons-nous, et savons-nous, programmer ces éléments de morale? La réponse est non.

Aujourd’hui nous ne savons pas vraiment programmer les principes moraux les plus élémentaires, principes qui demandent des capacités cognitives assez supérieures à celles que nous maîtrisons et savons introduire dans nos programmes.

Les IA sont-elles prêtes à effectuer les tâches qu’on envisage pour elles?

La surévaluation de ce dont est capable l’IA est courante: depuis la naissance de l’IA, cela a toujours été le cas; or pour évaluer le possible en matière de morale artificielle, il faut d’abord ne pas se faire d’illusion sur ce qui est techniquement accessible. Bien jouer aux échecs et au Go est un triomphe de l’intelligence artificielle, mais c’est sans doute plus facile que, par exemple, programmer une machine à reconnaître une personne affaiblie et fragile. Pourtant, pour que nos robots ne commettent pas «d’abus de faiblesse» comme la loi nous y contraint et comme toute morale humaine en fait une obligation, il faudrait savoir placer dans nos intelligences artificielles les capacités de jugement complexes et subtiles permettant de savoir reconnaître «un abus de faiblesse».

Aujourd’hui nous ne savons pas le faire de manière satisfaisante, et donc nous ne pouvons pas programmer cet impératif moral pourtant élémentaire. Il en résulte que nous devons envisager la morale des intelligences artificielles avec prudence et modestie. Nous ne pouvons envisager que la mise en place de parcelles limitées et simplificatrices de morale, qui ne pourront s’appliquer que dans les situations les plus élémentaires…

Qu’attend-on de l’Intelligence Artificielle en Médecine ?

  1. L’aide à la décision, diagnostique ou thérapeutique,
  2. La prédiction d’une pathologie
  3. La personnalisation d’un traitement,
  4. La prévention pour la population. L’intelligence artificielle aidera certainement à améliorer les performances d’une Médecine de plus en plus challengée sur l’efficacité et pas seulement sur les moyens qu’elle met en œuvre. Déléguer de nombreuses tâches de façon fiable pour ré-humaniser la Médecine est également un objectif à afficher.

Quelles questions éthiques sont nouvellement posées ?

  • La personnalisation algorithmique et son utilisation potentielle par les assurances poseraient de sérieux problèmes éthiques, cela remettrait en cause le système de mutualisation actuel, et la prise en charge des comportements à risque par la collectivité.
  • La perte de compétence du médecin dans son diagnostique et son intervention thérapeutique serait problématique, cela aurait des implications en termes de responsabilité juridique.
  • Les biais de l’échantillonnage des données dans les bases d’analyse doivent être considérés, avec souvent une sur représentativité des personnes âgées, et une disparité de l’origine raciale par exemple; lorsqu’on sait que ceux sont ces bases de données qui guident les résultats des algorithmes fondant l’IA. Nous pourrions rajouter qu’un enjeu éthique est également représenté par la qualité des données de ces bases, elles sont souvent des données capturées pour usage précis et utilisées pour d’autres usages. Finalement, les algorithmes nous rendent les informations que nous leur avons données en les paramétrant, nous avons une responsabilité à assumer par rapport à ces résultats.

Il conviendra de réfléchir à des gardes fous humains et technologiques, ainsi qu’à des propositions éthiques nouvelles. Ces réflexions nouvelles sont indispensables afin d’assurer la loyauté et l’équité des systèmes basés sur l’IA, la transparence, la traçabilité des processus d’enregistrement et d’analyse, pour éviter l’effet « boîte noire ».

Contre la peur de l’innovation exprimée par certains, ayons le courage d’accompagner celle ci de façon éthique et orientée…

Comprendre l’épigénétique qui influe sur l’individu, sa descendance et l’évolution de l’espèce

Comprendre l’épigénétique qui influe sur l’individu, sa descendance et l’évolution de l’espèce

L’épigénétique est l’étude de la relation entre génotype (l’information du génome d’un individu) et phénotype (l’ensemble des caractéristiques observables de l’organisme de l’individu).

Source : https://www.leem.org/lepigenetique

De quoi parle-t-on ? Qu’est-ce que l’épigénétique

Le génotype représente l’ensemble de la composition génétique d’un individu.

Le génotypage est donc la discipline qui vise à déterminer la nature d’une variation génétique à une position spécifique dans le génome, pour un individu donné.

On estime que les différences entre deux êtres humains sont d’environ 3 millions de nucléotides sur les 3 milliards constituant leur génome. Le phénotype est l’ensemble des caractéristiques observables d’un organisme (anatomiques, morphologiques, moléculaires ou physiologiques). Il est déterminé à la fois par les gènes et par l’environnement.

Le terme épigénétique a été proposé pour la première fois par Conrad Hal Waddington dans les années 1940 comme « la branche de la biologie qui étudie les relations de cause à effet entre les gènes et leurs produits, lesquelles donnent naissance au phénotype ».

Aujourd’hui, la définition la plus courante de l’épigénétique est « l’étude des changements héréditaires dans la fonction des gènes, ayant lieu sans altération de la séquence de l’ADN ».

Pour prendre une métaphore, la génétique renvoie à l’écriture des gènes, l’épigénétique à leur lecture. L’accessibilité d’un gène dans le noyau d’une cellule, et donc sa capacité à être transcrit puis traduit en une protéine, va dépendre de modifications chimiques de l’ADN (par exemple, la méthylation) et de protéines qui entourent l’ADN.

L’épigénome est l’ensemble des modifications épigénétiques d’une cellule.

L’hérédité épigénétique est fondamentale au niveau cellulaire, car elle contribue dans l’organisme à la mémoire de l’identité des cellules.

Les modifications épigénétiques sont influencées par l’environnement intrinsèque ou extrinsèque. Notre mode de vie pourrait ainsi laisser dans nos cellules une « trace épigénétique » éventuellement transmissible d’une génération à l’autre.

La découverte de la structure en double hélice de l’ADN en 1953 par James Watson et Francis Crick a amené l’ADN au premier plan et tous les regards (et les recherches) se sont tournés vers la génétique, menant au développement de technologies de séquençage de l’ADN dans les années 1980.

Le XXIe siècle a commencé avec la publication de la séquence de l’ensemble du génome humain. Mais, contrairement à ce qui était attendu, décoder le génome n’a pas permis de répondre à toutes les questions que les chercheurs se posaient, notamment en matière de traitement de nombreuses maladies génétiques.

Les mécanismes épigénétiques

Pour chaque être vivant, l’information génétique est portée par l’ADN, dont la séquence est identique dans toutes les cellules d’un même organisme. Elle est codée par l’enchaînement spécifique des quatre bases nucléiques : adénine, thymine, cytosine et guanine A-T-C-G.

Le décryptage de ce code à quatre lettres ne permet pas d’expliquer comment une même succession peut donner autant de combinaisons.

Un des exemples les plus parlants est qu’à partir d’une cellule souche unique naît un organisme entier composé de cellules différentes, tant au niveau de leur structure que de leur fonction. Ces cellules ayant toutes la même origine possèdent exactement le même code génétique, qui est interprété différemment grâce à une batterie de mécanismes épigénétiques.

Chaque cellule exploite plusieurs types de mécanismes épigénétiques indépendants, dont le mode d’action fait intervenir l’ADN et des protéines.

En effet, pour que le noyau d’une cellule de 5 à 6 micromètres de diamètre puisse contenir deux mètres d’ADN, plusieurs niveaux de compaction sont nécessaires.

Certains mécanismes épigénétiques agissent sur la structure de la chromatine, en la faisant passer d’un état condensé à un état décondensé, ou inversement, selon qu’un gène a besoin d’être exprimé ou réprimé. D’autres interviennent directement au niveau de séquences régulatrices de l’ADN au voisinage des gènes.

Ces séquences particulières ne codent pour aucune protéine, mais contrôlent où et quand les gènes sont exprimés.

La double hélice d’ADN s’enroule autour d’octamères de protéines, appelées histones, pour former des nucléosomes.

Puis, ces structures sont organisées dans l’espace pour former des fibres de chromatine plus ou moins denses.

L’état très compact est appelé hétérochromatine et empêche la transcription des gènes. L’état le moins condensé, l’euchromatine, contient la portion active du génome.

Ces altérations permettent de réguler l’expression des gènes sans changer la séquence de l’ADN.

Pour donner une image métaphorique, si le génome est comparé aux phrases d’un livre, l’épigénome correspond à ses accents : un même texte peut alors être interprété différemment selon que certains mots ont des accents graves, aigus ou circonflexes.

L’état d’activation de nos gènes est donc soumis à de nombreux outils disponibles dans le noyau de chaque cellule. 

Deux mécanismes de modulation de l’activité des gènes

L’épigénétique désigne des processus qui gouvernent l’activité des gènes sans affecter la séquence de l’ADN.

Ils font appel à deux mécanismes de modifications des états de la chromatine : l’enroulement de la molécule d’ADN autour de protéines, les histones, qui constituent les chromosomes.

Ces états chromatiniens sont très sensibles aux facteurs de l’environnement. Leurs modifications pourraient être en cause dans le vieillissement et dans certaines maladies.

  1. Méthylation de l’ADN

C’est l’un des principaux mécanismes épigénétiques : il passe par l’addition de « groupes méthyles » sur des nucléotides (les « lettres » A, T, G et C qui forment la séquence de l’ADN). Une faible méthylation favorise l’activité des gènes, mais une forte méthylation l’inhibe.

  1. Modification des histones

L’ADN est enroulé autour de protéines, les histones, pour former de petites billes. L’ajout de groupes chimiques sur ces histones conditionne la compacité de ces enroulements et peut modifier l’accessibilité de certains gênes, qui sont alors ou non traduits en protéines.

epigenetique

L’épigénétique intervient à trois niveaux

  1. A l’échelle de l’individu : lors du développement, elle joue un rôle important dans la différenciation des cellules et le maintien de leur identité pendant toute la vie.
  2. A l’échelle des générations : certains états chromatiniens peuvent être transmis à la descendance sur plusieurs générations.
  3. A l’échelle des temps évolutifs : les experts s’interrogent sur son rôle dans l’évolution des espèces.

Les mécanismes épigénétiques sont responsables de l’identité de nos cellules, mais ils peuvent aussi contribuer à déterminer qui nous sommes.

Par exemple, des jumeaux homozygotes, qui partagent exactement la même séquence génomique, sont néanmoins différents, en raison, notamment, d’un épigénome propre à chacun.

Mais si les phénomènes épigénétiques font partie de notre vie quotidienne et garantissent notre bonne santé, leur dérèglement peut provoquer certaines maladies comme des cancers, la maladie d’Alzheimer, la dépression ou l’asthme.

Cependant, à la différence du code génétique, dont les mutations sont irréversibles, les modifications résultant de phénomènes épigénétiques sont potentiellement réversibles et varient en fonction de l’environnement de la cellule. Elles offrent donc un futur prometteur au développement de médicaments dans le traitement des pathologies évoquées.

« Les variations épigénétiques sont assez plastiques. Elles peuvent être effacées par des traitements chimiques, ce qui ouvre d’immenses perspectives thérapeutiques. Cet espoir s’est déjà concrétisé par le développement de premières ‘épidrogues’ pour traiter certains cancers. » (Edith Heard, professeure au Collège de France, titulaire de la chaire Epigénétique et Mémoire cellulaire).

Ce qui se profile d’ici 2030

Comprendre la complexité de la relation entre génotype et phénotype et explorer les liens entre les variations génétiques individuelles, l’environnement et les maladies humaines.

  • L’identification de nombreuses maladies dues à des mutations ou à des altérations épigénétiques dans des gènes spécifiques permettra un diagnostic moléculaire approfondi (pré et post-natal).
  • L’épigénétique sera mieux prise en compte dans l’apparition de maladies. La connaissance des mécanismes de la maladie permettra le développement de traitements ciblés et performants, adaptés à des altérations spécifiques, diminuant ainsi les effets secondaires délétères.
  • La compréhension du lien entre le génotype et le phénotype marquera le début d’une ère de la médecine personnalisée et d’une meilleure appréciation des risques de maladie et des susceptibilités : parallèlement au développement de la pharmacogénétique, on assistera à celui de la pharmaco-épigénétique.
  • Ces avancées dans le domaine de la génétique/épigénétique seront accompagnées d’améliorations dans la conception de médicaments, dans les approches de thérapie génique, de chirurgie du gène et dans les thérapies à base de cellules souches.
  • Nous allons continuer à apprendre comment notre environnement, notre alimentation et notre mode de vie interagissent avec notre patrimoine génétique, et comment ils impactent l’état de notre épigénome pour déterminer notre santé et notre susceptibilité aux maladies.

Ce qui est en cours

L’avènement de l’épigénétique a modifié la manière de penser les pathologies héritables en y incluant la dimension environnementale, d’où la multiplication des travaux sur l’importance de l’altération de l’empreinte épigénétique dans le développement de nombreuses maladies.

Quand la thérapie génique consiste à changer les gènes, la « thérapie épigénétique » pourrait agir sur l’expression des gènes. Elle peut consister également à agir directement sur la nature des constituants de l’ADN.

C’est le cas des thérapies visant à réactiver un gène silencieux, permettant d’empêcher la méthylation de l’ADN (qui conditionne notamment l’expression des gènes dans chaque cellule).

Ces solutions peuvent se montrer efficaces dans le traitement du cancer du poumon et certaines leucémies lorsqu’elles sont liées à une hyperméthylation de l’ADN.

Epigenetique Cancer

En 2016, le marché des épidrogues anti-cancéreuses est extrêmement dynamique et porteur.

Il représente 2,7 milliards de dollars et augmente de 25 % par an.

Les acteurs sont majoritairement américains. On y recense notamment des entreprises du médicament, des entreprises de taille intermédiaire (ETI) et quelques start-up, dont EpiReMed (issue de l’unité de pharmacochimie de la régulation épigénétique du cancer du CNRS), Storm Therapeutics (GB), Cambridge Epigenetix (GB), Epizyme (Etats-Unis), Zenith Epigenetics (Canada).

Entre 2000 et 2016, l’épigénétique a engendré plus de 30 000 publications

Ce qu’il faut dépasser

Les prochaines décennies verront la naissance de progrès prometteurs dans la génétique, l’épigénétique et la génomique, ce qui ouvrira de nouvelles voies pour le diagnostic et le traitement des pathologies.

Les projets développés aujourd’hui concernent notamment le séquençage d’épigénomes ou la validation de cibles et le criblage d’inhibiteurs.

Citons notamment les cartographies de l’épigénome réalisées par le Roadmap Epigenomics Program, dirigé par le National Institutes of Health (NIH), et le projet Blueprint financé par l’Union européenne.

Le projet ENCODE (Encyclopedia of DNA Elements), mené par un consortium financé principalement par le National Human Genome Research Institute (NHGRI) américain, vise à identifier tous les éléments fonctionnels du génome et de l’épigénome humain.

Structurée en Europe et dans le monde autour de consortiums publics, la recherche en épigénétique doit inclure également des partenariats privés.

Le Structural Genomics Consortium (SGC), dont l’objectif est de produire en open data des structures tridimensionnelles de cibles épigénétiques pour développer de nouveaux inhibiteurs, regroupe de grands noms du secteur privé et public (AbbVie, Bayer, Janssen, Novartis, Pfizer, universités d’Oxford, de Toronto, l’Institut Karolinska…).

Les défis à relever

  • Ces projets nécessiteront des investissements importants dans les nouvelles technologies, en particulier le séquençage à haut débit et la recherche sur les cellules souches.
  • Ces technologies soulèvent de nouveaux défis, en rapport avec le stockage de données volumineuses et de matériel biologique sensible, et l’analyse des données et l’évaluation des risques. Il sera également important d’intégrer la compréhension des caractéristiques génétiques

et épigénétiques dans des essais cliniques et des programmes de criblage des médicaments.

  • Un autre défi sera de savoir comment développer des collaborations, d’une part entre chercheurs académiques et industriels, pour favoriser l’émergence de ces nouvelles thérapies, et d’autre part avec la communauté médicale, afin de transmettre cette information aux patients.

Les préalables pour relever ces défis

  • La création de bases de données professionnelles, partagées et bien gérées, pour stocker des informations médicales et des données moléculaires, l’utilisation de l’intelligence artificielle et le développement d’algorithmes d’apprentissage en profondeur (deep learning) pour interpréter les résultats.
  • Le développement de plateformes technologiques à haute performance, dotées des personnels assurant l’entretien, la gestion et l’analyse statistique de ces données.
  • Le renforcement des interactions professionnelles entre la communauté scientifique et médicale et le grand public, ainsi que le perfectionnement des outils d’analyse.
  • La mise en place de réseaux interdisciplinaires de collaborateurs, notamment de scientifiques et de philosophes, chargés d’étudier l’impact social des connaissances relatives à l’information génétique et épigénétique.

 

Fiche réalisée avec l’appui de Jonathan Weitzman, directeur du laboratoire Epigénétique et Destin cellulaire (UMR7216) et professeur à l’Université Paris Diderot.

Comment l’intelligence artificielle rend le patient acteur de son suivi médical

Comment l’intelligence artificielle rend le patient acteur de son suivi médical

L’intelligence artificielle peut renforcer le rôle du patient dans le traitement de maladies chroniques. C’est ce qu’a montré la conférence « Comment l’IA révolutionne le monde de la santé » qui s’est tenue le 19 avril à Paris. A la clé, l’amélioration des chances de survie dans le cas de cancers.

L’intelligence artificielle (IA) dans la santé ne se résume pas à l’analyse d’images médicales. L’amélioration et la personnalisation du suivi médical d’un patient constituent aussi un des ses points forts. C’est ce qu’a montré la conférence « Comment l’IA révolutionne le monde de la santé » organisée par l’Acsel, l’association de l’économie numérique, le 19 avril à Paris.

Le cas de Moovcare, première application utilisant l’IA pour intégrer les remontées des patients à être remboursée par la Sécurité sociale, est particulièrement éclairant. Chaque semaine, les patients évaluent une série de symptômes grâce à un barème de 0 à 5 qu’ils remplissent sur l’appli. A partir de ces données, les algorithmes sont capables d’évaluer les risques de dégradation de l’état de santé et d’alerter le praticien.

« Une solution aussi fiable qu’un scanner »

« L’appli d’un patient suivi pour un cancer du poumon nous a alerté car il y avait une dégradation alarmante au niveau de la douleur. Deux mois avant l’imagerie de routine prévue, on a pu reprendre un traitement. C’est pour cela que le taux de survie est amélioré », témoigne Clément Draghi, chercheur à l’Institut Rafael.Les performances sont au rendez-vous et le médecin peut réellement compter sur cet outil d’IA : « Cette solution est aussi fiable que la réalisation d’un scanner », poursuit le chercheur. Intégrer encore plus d’informations et optimiser les algorithmes devrait permettre d’améliorer la sensibilité de la solution et augmenter la précision des alertes.

Moovcare illustre l’apport d’une IA qui, loin d’établir à elle seul un diagnostic, vient renforcer le rôle du patient dans son parcours médical pour améliorer son suivi et fournir au médecin une précieuse aide à la prescription, notamment en lui permettant d’être plus réactif pour relancer un traitement. « C’est une approche à 360°, analyse David de Amorim, directeur innovation santé de Docaposte.  L’IA ne se cantonne plus à l’analyse de la pathologie mais englobe tous les critères de la qualité de vie, notamment sociaux et psycho-sociaux. C’est une approche de médecine intégrative. »

Des phones bots pour remplacer les smartphones

Ces solutions passent pour l’instant par des applications sur smartphone. Pour les patients qui n’en utilisent pas, des alternatives sont en cours de développement, explique le docteur Francis Denis, interrogé par Industrie et Technologies. « À court terme, des robots téléphoniques, des phone bots verront très bientôt le jour pour appeler les patients, les interroger, intégrer leurs réponses dans des formulaires qui seront analysés avec des algorithmes pour transmettre des informations pertinentes à l’équipe soignante », détaille cet oncologue à l’Institut de cancérologie Jean Bernard, créateur de Moovcare mais aussi Smokecheck, une aide au dépistage du cancer chez les fumeurs.

Et d’ajouter : « L’enjeu est important car près de 40 % des plus de 70 ans n’ont pas accès à Internet alors que paradoxalement, ils ont le plus de maladies chroniques pour lesquelles un télésuivi serait utile. L’intelligence artificielle pourra ainsi réduire la fracture numérique en utilisant le bon vieux téléphone ! »

Source  : https://www.industrie-techno.com/article/l-intelligence-artificielle-medicale-suit-le-patient-de-pres.55960

Comment l’intelligence artificielle rend le patient acteur de son suivi médical

L’Intelligence Artificielle au service du cancer

Par Laurence Nahmani-Charbit, Docteur en Pharmacie, Formation et Consulting, Co-Directrice du magazine Labriout.

Des algorithmes qui s’apprêtent à accompagner voire  révolutionner les pratiques médicales pour sauver des vies, un fantasme de l’innovation ?
Le dernier congrès mondial annuel de l’ASCO (American Society of Clinical Oncology) a laissé pointer l’aube d’une étonnante promesse: l’intelligence artificielle (IA) mise au service des malades du cancer serait l’une des armes les plus prometteuses pour les diagnostiquer et surtout les guérir.

 

L’IA dans le mélanome (Annals of Oncology)

Des chercheurs ont ainsi appris à un algorithme de vision artificielle à distinguer des lésions de la peau et grains de beauté, en lui montrant plus de 100.000 images annotées comme bénignes ou au contraire suspectes.
Les médecins dermatologues ont identifié correctement un mélanome (pour 87% des cas la première fois, 89% la deuxième fois lorsqu’on fournissait plus de renseignement sur le patient- âge, sexe-). Les performances de la machine ont été supérieures avec 95% de mélanome détectés dès la première fois… De là à concevoir une application qui permettra  de scanner nos grains de beauté et de se faire des selfies pour détecter un éventuel mélanome, il n’y a qu’un pas !

Comment ça marche (ex : mélanome -cancer de la peau)

Etape 1

On apprend à l’ordinateur via une grande quantité d’images importées, à distinguer ce qui est sain de ce qui est malade. Il va ainsi mémoriser des milliers de références.

Etape 2

L’ordinateur va regrouper les images qui sont stockées dans sa mémoire et les analyser pour les classer et les repérer (fiabilité supérieure à l’humain, de l’ordre de 95%)

Etape 3

Il « établit » un diagnostic au vue d’une photo présentée et propose un traitement adapté (sur la base de références documentaires et articles médicaux qui ont été corrélés aux photos)

Etape 4

La décision finale reviendra au médecin, qui pour des raisons juridiques, éthiques, déontologiques et psychologiques, doit pouvoir « discuter » la proposition de la machine et reste le seul décisionnaire final !

Des traitements plus ciblés

IA CancerL’IA, en exploitant plus d’informations pourra donner une idée de l’agressivité de la tumeur  (certaines tumeurs dites invasives évoluent très vite et d’autres sont plus « calmes »), de son taux de récidive et des chances de répondre ou pas à un traitement. On n’est pas loin d’un traitement personnalisé du cancer.
Au diagnostic et à la stratégie thérapeutique proposée par l’Intelligence artificielle, vient s’ajouter l’étude des gènes (Oncogénétique) permettant d’avoir une véritable carte d’identité du cancer et d’affiner au mieux le schéma thérapeutique.

Des toxicités évitées

Mais l’IA ne s’arrête pas là ; en croisant les données de plusieurs pathologies (ex : Une femme atteinte de cancer et diabétique), elle permettrait d’éviter un effet secondaire ou de prédire une toxicité médicamenteuse. Bientôt, on pourra grâce à elle et de savants calculs prévoir un trouble de la coagulation ou détecter une infection (notamment chez les patients en traitement de chimiothérapie).

L’IA aux côtés des médecins plutôt qu’en remplacement

Certes, une machine sera toujours plus entraînée que l’homme, n’est jamais fatiguée et ne subit aucun aléa émotionnel….alors, doit-on IA institut Rafaels’en méfier et redouter d’être traité par une machine dans le futur ?
Pas de panique, l’IA est loin pour l’heure de menacer l’humanité et n’est pas prête de remplacer le médecin. Une machine reste une machine, ne possède aucune aptitude à raisonner  et ne saura jamais rien faire d’autre que ce pour quoi on l’a formatée.
Gardons l’esprit critique, il n’est évidemment  pas question d’imaginer se passer de l’avis du médecin mais plutôt de faire de l’IA  un outil supplémentaire de diagnostic et de stratégie thérapeutique.
Rien ne remplace le regard humain tout simplement parce qu’il est …humain.
D’ailleurs, à bien y réfléchir, le terme d’Intelligence n’aurait-il pas été galvaudé et impropre ? Ne devrait-on pas plutôt oser le terme de « Compétence Artificielle » plutôt que d’Intelligence qui suppose discernement et décision et qui pour l’heure est le propre de l’homme et non de la machine…

Et les patients ?

Pas question de remplacer leur rapport étroit avec leur médecin, même s’ils ne sont pas contre un outil qui viendrait compléter le diagnostic ou le geste médical.

En conclusion, et surtout en matière de cancérologie où s’amplifie sans cesse le développement des soins de support, on le sait aujourd’hui, l’humain est au cœur de tous les dispositifs de guérison.
L’Intelligence Artificielle qui éradiquera le cancer, ce n’est pas demain la veille, contentons-nous d’en faire un bon tandem avec le médecin pour prévenir les erreurs, diagnostiquer et soigner.
Il semblerait raisonnable de penser que la machine à émotion, ce n’est pas pour demain…

En matière d’IA, la France déploie également de nombreux projets.

Mammo Diag©, la mammographie automatisée qui détecte avec une précision extrême les masses anormales dans le sein sans erreur et plus rapidement, ce qui évite le nombre de biopsies inutiles et les résultats « faux positifs » éventuels.

CyberKnife© (CyberKnife Robotic Radiosurgery System), le système de radiochirurgie robotisée qui permet d’administrer au cœur des tumeurs cancéreuses ou non (cerveau, poumon, prostate, foie, pancréas) une dose élevée de rayons sous forme de faisceaux avec une grande précision, évitant ainsi les toxicités (brûlures, fatigue, effets secondaires) et potentialisant l’efficacité. « L’appareil détecte la taille de la tumeur, même en mouvement et s’adapte à ses contours, corrige son positionnement à tout moment, donc plus d’efficacité et moins de toxicité » explique le Dr Alain Tolédano, Cancérologue et Radiothérapeute et  Président de l’Institut Rafaël.

« Une maison de l’après-cancer »….Pour accompagner le patient en traitement et l’aider à trouver force et confiance pendant et après la maladie. Preuve qu’avant de traiter un malade, on traite avant tout un humain et des émotions.

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jeudi 21 Novembre2019

18h30 à 20h30 - Institut Rafaël

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