Le traitement des cancers entre dans une nouvelle ère grâce à l'intelligence artificielle
L'évaluation des tumeurs optimisée par l'IA offre une précision salutaire.
De meilleures stratégies de traitement
Solutions utilisées par l'Amsterdam UMC • SAS® Visual Data Mining and Machine Learning, SAS® Visual Analytics et SAS® Visual Statistics sur SAS® Viya®
L'Amsterdam UMC utilise l'analytique et l'IA pour évaluer les tumeurs avec plus de rapidité et de précision
Les applications de l'intelligence artificielle (IA) se multiplient dans le domaine de l'oncologie, et l'Amsterdam UMC ouvre la voie en utilisant les techniques de computer vision et d'analyse prédictive pour mieux cibler les patients atteints d'un cancer qu'une intervention chirurgicale permettrait de sauver.
Pour l'Amsterdam UMC, qui possède l'un des principaux centres universitaires d'oncologie en Europe, chaque patient traité doit contribuer aux soins des malades suivants. Pour ce faire, l'établissement recueille d'énormes quantités de données sur chaque patient : biomarqueurs, ADN, données génomiques, etc.
« Nous avons la chance de pouvoir utiliser l'IA pour traiter des volumes de données toujours plus importants », se félicite le Dr Geert Kazemier, professeur de chirurgie et directeur de l'unité de chirurgie oncologique de l'Amsterdam UMC.
Geert Kazemier a découvert SAS dans sa recherche d'une plateforme analytique robuste. Le partenariat qui s'en est suivi a fait progresser l'utilisation de l'IA pour évaluer le traitement pré- et post-systémique des tumeurs du foie. Par ailleurs, la plateforme SAS permet aux milliers de chercheurs sur le cancer de l'Amsterdam UMC d'accéder à des analyses de pointe pour améliorer la recherche et la collaboration entre chercheurs.
L'IA nous aidera à sauver des vies […]. J'en suis absolument convaincu.Dr. Geert Kazemier Professor of Surgery and Director of Surgical Oncology Amsterdam UMC
Les limites de l'évaluation humaine des tumeurs
Le cancer colorectal est le troisième cancer le plus répandu au monde, et il touche le foie d'environ 50 % des patients. Selon Geert Kazemier, spécialisé dans la chirurgie du foie, le meilleur moyen de traiter ce type de cancer est l'ablation des tumeurs. Certaines sont toutefois trop grosses pour être retirées, et les patients doivent subir un traitement de type chimiothérapie pour les réduire.
Après une période de soins, les tumeurs sont évaluées manuellement à l'aide d'un scanner (ou examen de tomodensitométrie). L'équipe médicale peut alors voir si la tumeur a rétréci ou changé d'aspect. La manière dont une tumeur réagit au traitement détermine si une chirurgie salvatrice est possible ou si un autre protocole de chimiothérapie s'impose.
Cette approche manuelle pose de nombreuses difficultés.
Pour les radiologues, l'évaluation des tumeurs est un processus long et fastidieux. Qui plus est, pour chaque scanner, seules les deux tumeurs les plus développées sont mesurées, et des indices vitaux dissimulés dans les autres tumeurs peuvent ainsi passer inaperçus. L'évaluation manuelle est en outre subjective, ce qui se traduit par des interprétations variables d'un radiologue à l'autre.
Aux yeux de Geert Kazemier, l'évaluation 3D fait aussi cruellement défaut. « Une tumeur peut rétrécir de façon asymétrique, ce qui est difficilement quantifiable à l'œil nu », explique-t-il. Dans d'autres cas, les tumeurs peuvent changer d'apparence, ce qui signifie que moins de sang circule dans les métastases et que le traitement est efficace, ce que les humains ont également du mal à déceler.
Et puis reste l'erreur humaine. Les limites de l'être humain provoquent malheureusement des erreurs radiologiques, et un mauvais diagnostic peut exposer le patient à des risques mettant sa vie en danger, comme une intervention ou une chimiothérapie inutile.
Amsterdam UMC – Faits et chiffres
1 100
chercheurs sur le cancer
Plus de 1 000
articles scientifiques publiés par an
Un
des premiers centres universitaires d'oncologie en Europe
L'IA détecte les tumeurs plus rapidement et avec davantage de précision que les humains
Aux côtés de SAS, l'Amsterdam UMC transforme l'évaluation des tumeurs grâce à l'IA. Le centre utilise la technologie d'analyse de l'image par ordinateur et les modèles de deep learning de SAS Visual Data Mining and Machine Learning pour évaluer plus rapidement et plus précisément la réponse à la chimiothérapie. Les data scientists se servent en outre de l'API SAS Deep Learning With Python (DLPy) pour créer des modèles de deep learning. Des fonctionnalités telles que la segmentation automatique aident les médecins à identifier rapidement les changements de forme et de taille des tumeurs et à en relever la couleur.
« Nous sommes à présent capables d'automatiser entièrement l'évaluation de la réponse, ce qui est tout à fait remarquable », se réjouit Geert Kazemier. « Le processus est non seulement plus rapide, mais également plus précis que lorsqu'il était réalisé par des humains. »
Au début du projet, un modèle de deep learning a été entraîné avec les données de 52 patients. Chaque pixel de 1 380 métastases a été analysé et segmenté. Le système a ainsi appris à identifier instantanément les caractéristiques d'une tumeur et à transmettre des informations vitales aux médecins.
Avec leurs méthodes d'évaluation précédentes, les médecins n'avaient qu'une visibilité limitée, tandis que les modèles d'IA indiquent le volume total des tumeurs et fournissent une représentation 3D de chacune d'elles, ce qui permet de déterminer plus précisément si une intervention est viable ou si une autre stratégie de traitement serait préférable.
« L'IA nous aidera à sauver des vies […]. J'en suis absolument convaincu », affirme Geert Kazemier.
L'analytique avancée au service des chercheurs sur le cancer
En dehors de l'établissement, la plateforme SAS est accessible aux quelques 1 100 chercheurs sur le cancer de l'Amsterdam UMC, dont elle améliore les travaux. SAS Visual Analytics leur permet en effet de repérer rapidement des éléments cachés, tandis que SAS Visual Statistics offre un puissant outil d'analyse avancée et de modélisation prédictive.
De son côté, SAS Viya se charge de convertir automatiquement des images brutes en mesures objectives dans un cadre clinique. Ce niveau d'automatisation fera gagner beaucoup de temps aux radiologues, tout en réduisant le nombre de faux négatifs et de faux positifs dangereux.
En utilisant ces solutions sur SAS Viya, l'Amsterdam UMC offre aux chercheurs une plateforme analytique ouverte pour collaborer et obtenir plus rapidement des résultats innovants. Aujourd'hui, les biologistes, les médecins, les étudiants en médecine et même les analystes qui cherchent à améliorer le parcours des patients peuvent tirer parti de l'analytique, quelles que soient leurs compétences en matière de données ou leur langage de programmation préféré.
« La plupart des utilisateurs de la plateforme SAS n'ont aucune formation en analytique ou en Data Science », souligne Geert Kazemier. « Nous sommes passés au stade supérieur de l'analytique, qui laisse présager de formidables possibilités. »
Une IA intelligible
Geert Kazemier est persuadé que pour révolutionner le secteur de la santé, la technologie d'IA doit être transparente et ouverte. « Si des algorithmes sont créés pour aider les médecins à prendre des décisions, ils doivent être interprétables », assure-t-il. « Imaginez qu'un algorithme produise des résultats erronés pour le patient et le médecin qui le suit. Quelles conséquences cela aurait-il ? L'erreur n'est pas seulement humaine. »
La possibilité de mettre en place un processus de gestion des décisions de santé entièrement transparent et auditable joue un rôle décisif dans la généralisation de l'analytique en milieu clinique. SAS fournit une synthèse du modus operandi de chaque analyse, ce qui facilite le suivi des modèles et algorithmes par les médecins. Cette amélioration de la collaboration entre les humains et les machines renforce la confiance à l'égard de l'intelligence artificielle. C'est ce niveau de transparence qui a amené Geert Kazemier à choisir SAS.
« Nous avions besoin d'un modèle interprétable, mais offrant des performances d'apprentissage élevées », résume-t-il. « SAS était la solution la plus fiable. »
Geert Kazemier prévoit une montée en puissance de l'IA à l'Amsterdam UMC.
« À l'avenir, nous serons probablement en mesure de prévoir les résultats d'une intervention chirurgicale et le taux de survie global des patients », déclare-t-il. « Si nous utilisons actuellement la technologie d'IA pour les patients atteints de cancers colorectaux et du foie, le potentiel de l'IA devrait à l'avenir permettre d'évaluer de nombreux types de tumeurs solides, notamment les cancers du sein et du poumon. Nous n'en sommes qu'au début de l'aventure. »
Les résultats présentés dans cet article sont spécifiques à des situations, problématiques métiers et données particulières, et aux environnements informatiques décrits. L'expérience de chaque client SAS est unique et dépend de variables commerciales et techniques propres, de ce fait les déclarations ci-dessus doivent être considérées dans un contexte. Les gains, résultats et performances peuvent varier selon les configurations et conditions de chaque client. SAS ne garantit ni ne déclare que chaque client obtiendra des résultats similaires. Les seules garanties relatives aux produits et services de SAS sont celles qui sont expressément stipulées dans les garanties contractuelles figurant dans l’accord écrit conclu avec SAS pour ces produits et services. Aucune information contenue dans le présent document ne peut être interprétée comme constituant une garantie supplémentaire. Les clients ont partagé leurs succès avec SAS dans le cadre d’un accord contractuel ou à la suite de la mise en œuvre réussie du progiciel SAS. Les noms de marques et de produits sont des marques déposées de leurs sociétés respectives.