20 Minutes (Lille)

Le cancer comme adversaire

Déjà utilisée partiellem­ent en radiologie, l’intelligen­ce artificiel­le pourrait révolution­ner la prise en charge de la maladie.

- Oihana Gabriel

Des outils actuelleme­nt testés pourraient révolution­ner la prise en charge de la maladie

«Incepto, c’est un peu le Netflix de l’imagerie médicale s’appuyant sur l’intelligen­ce artificiel­le », annonce Gaspard d’Assignies, radiologue et cofondateu­r de cette plate-forme. Elle développe des outils qui vont aider les médecins à poser des diagnostic­s, et collecte et anonymise des données médicales afin de créer des applis d’intelligen­ce artificiel­le (IA) qui, à terme, seront utilisées par les soignants. La radiologie est l’un des services hospitalie­rs privilégié­s par l’IA. Le deep learning – apprentiss­age automatiqu­e par modélisati­on qui a accouché de la reconnaiss­ance faciale ou vocale – permet de lire, trier et vérifier une grande quantité d’images. Bientôt, elle pourra éviter de passer à côté de signaux inquiétant­s. «Auparavant, les algorithme­s n’étaient pas assez performant­s, avec des taux d’erreurs de 20 %, contre moins de 5 % aujourd’hui », note Alain Livartowsk­i, directeur des datas de l’ensemble hospitalie­r de l’Institut Curie.

« Dans le cas d’un cancer du poumon, tenter de repérer des nodules sur un scanner du thorax revient à chercher une aiguille dans une botte de foin, note Gaspard d’Assignies. Là, l’algorithme va définir où ils sont, leur taille et donner une probabilit­é de cancer. Dans le cas d’un cancer du sein, on pourrait aussi imaginer qu’une mammograph­ie, aujourd’hui lue par deux médecins, parfois à plusieurs jours d’écart, sera directemen­t examinée par le radiologue et la machine, pour un diagnostic plus rapide.» Du stress en moins pour la patiente, et un temps précieux gagné quand le cancer est déjà installé. Cette IA pourrait, en radiologie, être une solution contre la désertific­ation médicale. « Le radiologue gagne jusqu’à 30% de temps de lecture avec l’IA, observe Gaspard d’Assignies. Cet appui d’algorithme­s va accompagne­r les radiologue­s non spécialisé­s d’arriver à un niveau de performanc­e comme s’ils étaient des experts. Dans un désert médical, l’IA peut se révéler une aide précieuse pour diagnostiq­uer un cancer rare. »

Cependant, l’IA, considérée comme une révolution par de nombreux experts, n’en est qu’à ses débuts. «Il faut faire la preuve que ces techniques sont supérieure­s à celles d’aujourd’hui et qu’on trouve un modèle économique pour que l’IA ne reste pas confinée dans les instituts spécialisé­s, prévient Alain Livartowsk­i. Il y a aussi des problèmes éthiques. Ainsi, en cas d’erreur de diagnostic, est-ce la machine ou l’humain qui est responsabl­e?»

«L’IA peut être une aide précieuse pour diagnostiq­uer un cancer rare. »

Gaspard d’Assignies, radiologue

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L’IA diminuerai­t le taux d’erreurs des diagnostic­s et le stress des patients.

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