Intelligence artificielle au service de l’oncologie mammaire : un avenir prometteur

Les grandes entreprises du monde notamment les GAFAM, tentent d’appliquer à des domaines précis l’intelligence artificielle (IA). Celle-ci prend une place croissante dans le domaine médical, en particulier en matière de cancer du sein.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

Selon Futura l’IA consiste en un certain nombre de techniques visant à permettre aux machines d’imiter une forme d’intelligence réelle.

La fondation de recherche médicale considère que c’est la technique de « machine learning », considérée comme de « l’IA forte », qui est utile pour le domaine médical.

Bastien L, rédacteur chez lebigdata.fr, nous explique dans son article que le machine learning est « une technologie d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet ».

Ce système nécessite un large ensemble de données qu’il va analyser afin de déterminer des « patterns » ( répétitions) dans toutes ces données accumulées et d’en tirer des prédictions sur la base de statistiques. Ce système se caractérise par sa précision, son efficacité et sa vitesse. Elle est complétée par le deep learning, algorithme permettant de définir les caractéristiques à analyser à partir des données et de les optimiser sans programmation par l’humain. 

Comment l’appliquer aux diagnostics de cancer du sein ?

Selon l’OMS, 16% des cancers féminins sont des cancers du sein, il s’agit du plus fréquent chez les femmes dans le monde. S’il est détecté tôt il peut être guéri dans plus de neuf cas sur dix. La mammographie et la radiologie sont les deux principales options de dépistage pour les femmes.

En 2018, l’institut national du cancer a calculé 58 459 nouveaux cas de cancer du sein en France métropolitaine. Face à ce chiffre alarmant, deux études fructueuses ont été menées ces deux dernières années utilisant l’intelligence artificielle afin de diagnostiquer de manière précoce les tumeurs au sein.

L’intelligence artificielle du Massachusets Institue of Technology

Des chercheurs du Massachusets Institue of Technology et du Massachussetts General Hospital ont, dans une étude publié le 6 octobre 2018, développé une IA  qui permet de prédire l’apparition de tumeurs au sein avant même qu’elles n’apparaissent à l’imagerie. Elle va détecter des modifications et anomalies tissulaires imperceptibles à l’oeil nu.

Les chercheurs se sont basés sur un modèle de deep learning et ont recueilli les mammographies de 60 000 patientes pour insérer en tout 90 000 images dans l’intelligence artificielle. Tout en prenant en compte les facteurs de risque traditionnels tels que la génétique, l’alimentation ou les hormones, cet algorithme reconnait les subtiles patterns de la peau des seins qui sont des symptômes précoces de cancer. Par conséquent, cette technique permet de calculer le risque que le cancer survienne dans les cinq ans par une analyse fine des structures tissulaires.

C’est un enjeu majeur car selon l’institut national du cancer, la survie à cinq ans est de 99% pour un cancer du sein détecté à un stade précoce et elle est de 26% pour un cancer du sein métastasé. Cette technique révolutionnaire permet d’éviter les diagnostics tardifs.

Cette intelligence artificielle présente des similitudes à celle mise au point par Google.

L’intelligence artificielle de Google Health : LYNA

Des chercheurs de Google Health et de l’Imperial College London, ont mené une étude, publiée dans le journal Nature, dans lequel ils utilisent l’IA dans le cadre du diagnostic du cancer du sein. L’algorithme a utilisé 29 000 imagerie de patientes toutes anonymisées, sans avoir accès aux antécédents des patients ;

L’intelligence artificielle a tout de même montré une performance égale à celle de deux médecins travaillant conjointement et a surpassé six radiologues professionnels dans leurs résultats de diagnostics. Selon l’étude, le nombre de faux positifs, que sont les lésions repérées comme cancéreuses alors qu’elles ne le sont pas, a été réduit à hauteur de 1,2% chez les patientes britanniques et 5,7 chez les patientes américaines. De plus, le nombre de faux négatifs, c’est à dire les lésions cancéreuses non détectées, a réduit de 9,4% chez les patientes américaines et de 2,7% chez les patientes britanniques.

Selon l’American Cancer Society, environ 20% des cancers du sein lors des mammographies sont non détectés par les radiologues, alors que LYNA est capable de détecter des tumeurs métastatiques du cancer du sein avec précision de 99% ce qui permet donc de réduire les erreurs de manière conséquente.

La fin d’une inégalité ?

Cette nouvelle technologie pourrait mettre un terme à l’inégalité entre les femmes concernant la détection de cancer de manière précoce. En effet, la plupart des méthodes de détection du cancer du sein sont basées sur des patientes blanches, le cancer est diagnostiqué plus tardivement chez les femmes de couleur. Selon une étude publiée en 2018 dans JAMA Surgery, les femmes noires hispaniques et asiatiques avaient 43% plus de risques de développer un cancer du sein que les femmes blanches.

L’IA  se présente comme une solution aussi efficace sur les patientes blanches que sur celles de couleur car les données étaient diversifiées. Néanmoins, cela reste à nuancer, car concernant la recherche au MIT, il a été déclaré dans Engadget que sur les 60 000 patientes, 81% étaient blanches, 5% étaient noires, 4% étaient asiatiques et 8% étaient déclarés « autres » ou « inconnues », ce qui représente un panel très restreint comparé aux patientes de couleur blanche.

Cet outil doit être perçu comme une aide aux radiologues, ce n’est pas un dispositif les mettant en concurrence. C’est un système révolutionnaire de performance qui donne lieu à une accélération des diagnostics, permettant ainsi une optimisation du temps de travail des praticiens. Ce système devient un dispositif indispensable pour l’exercice des radiologues et présente de sérieuses promesses face à la lutte contre le cancer du sein.

Cécile PIEPLU
M2 Cyberjustice – Promotion 2019-2020

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