{"id":42277,"date":"2020-09-01T16:57:53","date_gmt":"2020-09-01T14:57:53","guid":{"rendered":"https:\/\/gestions-hospitalieres.fr\/?p=42277"},"modified":"2020-09-15T14:23:36","modified_gmt":"2020-09-15T12:23:36","slug":"ia-et-cancer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ricom-web8.com\/gestions\/ia-et-cancer\/","title":{"rendered":"IA et cancer"},"content":{"rendered":"Temps de lecture\u00a0: <\/span> 3<\/span> minutes<\/span><\/span>

D\u00e8s sa cr\u00e9ation en 2013 par deux chercheurs de l\u2019Institut national de recherche en sciences et technologies du num\u00e9rique (Inria), Therapixel a eu comme vocation de faciliter l\u2019acc\u00e8s des images m\u00e9dicales aux professionnels de sant\u00e9 en apportant la bonne information au bon moment via les techniques algorithmiques les plus avanc\u00e9es.<\/p>\n

Apr\u00e8s un premier produit destin\u00e9 au bloc op\u00e9ratoire et la navigation sans contact des images de radiologie, Therapixel s\u2019est lanc\u00e9 un nouveau d\u00e9fi en 2017\u202f: am\u00e9liorer le d\u00e9pistage du cancer du sein en facilitant la lecture des mammographies. L\u2019examen des mammographies dans le cadre du d\u00e9pistage est un exercice exigeant. L\u2019occurrence de cancer sur ce type d\u2019examen est d\u2019environ 7 \u00e0 8\u2009\u2030, obligeant le ou la radiologue \u00e0 une grande attention sur tous les examens. M\u00eame si les examens n\u00e9gativ\u00e9s sont syst\u00e9matiquement relus par un autre radiologue, le primo-lecteur a recours \u00e0 de fr\u00e9quents examens compl\u00e9mentaires pour r\u00e9pondre \u00e0 l\u2019exigence de certitude des femmes passant cet examen. Dans un contexte g\u00e9n\u00e9ral de p\u00e9nurie de radiologues, le besoin d\u2019assister les professionnels dans cette lecture \u00e0 la fois monotone et cruciale a suscit\u00e9 l\u2019organisation, en 2017, d\u2019un challenge mondial visant \u00e0 \u00e9valuer l\u2019apport des techniques d\u2019IA dans cet examen. Therapixel d\u00e9cide de participer au DREAM Digital Mammographie Challenge organis\u00e9 par IBM, Sage Bionetworks et de grandes institutions cliniques am\u00e9ricaines, remporte le challenge parmi les plus de 1\u2009200 participants et d\u00e9cide de poursuivre dans cette direction.\u00a0<\/span><\/p>\n

La premi\u00e8re difficult\u00e9 a \u00e9t\u00e9 l\u2019acc\u00e8s aux donn\u00e9es n\u00e9cessaires pour l\u2019entra\u00eenement des r\u00e9seaux de neurones capables non seulement de d\u00e9tecter mais aussi de caract\u00e9riser les anomalies pr\u00e9sentes dans les mammographies. Le jeu de donn\u00e9es du challenge n\u2019\u00e9tait plus disponible et \u00e9tait de toute fa\u00e7on peu riche en cancers, ce qui limitait la capacit\u00e9 de l\u2019algorithme \u00e0 reconna\u00eetre une grande vari\u00e9t\u00e9 de l\u00e9sions malignes. Ne poss\u00e9dant pas les moyens de multinationales, Therapixel entreprend de forger avec des \u00e9quipes m\u00e9dicales des liens de confiance, permettant le partage des donn\u00e9es n\u00e9cessaires (mammographies, comptes-rendus et r\u00e9sultats de biopsies). Une quinzaine d\u2019\u00e9tablissements publics et priv\u00e9s fran\u00e7ais, ainsi que plusieurs autres europ\u00e9ens et am\u00e9ricains ont compris l\u2019int\u00e9r\u00eat commun \u00e0 collaborer et, apr\u00e8s avoir mis en place les conditions techniques et proc\u00e9durales de collection et de stockage des donn\u00e9es et en respectant les obligations r\u00e9glementaires, \u00e9thiques et l\u00e9gales fran\u00e7aises (les plus exigeantes du monde), le travail d\u2019annotation soigneux de chaque cas suspect pouvait commencer. Cette \u00e9tape fastidieuse est essentielle si on veut que le r\u00e9seau de neurones de l\u2019IA apprenne correctement.<\/p>\n

La version actuelle de l\u2019algorithme repose sur plus d\u2019un million de cas, largement repr\u00e9sentatifs de la diversit\u00e9 de la population fran\u00e7aise en particulier mais pas seulement. En termes de performance, Therapixel \u00e9vite les comparatifs h\u00e2tifs et non pertinents humain contre machine, et pr\u00e9f\u00e8re parler de compl\u00e9mentarit\u00e9. La vision est d\u2019aboutir \u00e0 une autonomie conditionnelle\u2009: les cas faciles \u2013 b\u00e9nins pour l\u2019immense majorit\u00e9 en d\u00e9pistage, ainsi que les cancers \u00e9vidents \u2013 pour l\u2019IA, les cas difficiles pour le radiologue.<\/p>\n

MammoScreen est le logiciel issu de cet algorithme. L\u2019essentiel du travail de son d\u00e9veloppement a consist\u00e9 \u00e0 rendre le r\u00e9sultat algorithmique intelligible et pertinent pour le radiologue et \u00e0 rendre son utilisation le moins perturbant possible pour l\u2019environnement de travail et l\u2019infrastructure.<\/p>\n

Rendre le r\u00e9sultat intelligible signifie que l\u2019IA sache \u00ab\u2009expliquer\u2009\u00bb le r\u00e9sultat rendu, en affichant les \u00e9l\u00e9ments de l\u2019image qui ont men\u00e9 \u00e0 la caract\u00e9risation b\u00e9nigne ou maligne de l\u2019examen. Ainsi le radiologue peut-il auditer s\u2019il le souhaite tous les r\u00e9sultats produits par l\u2019algorithme.<\/p>\n

La pertinence est amen\u00e9e par l\u2019utilisation d\u2019un score de 1 \u00e0 10 (Parfaitement normal<\/i> \u00e0 Certainement malin<\/i>), ainsi que la notification de la certitude dans les r\u00e9sultats de l\u2019analyse. Les scores extr\u00eames ont un tr\u00e8s haut degr\u00e9 de certitude, regroupant ainsi les cas les plus incertains dans les scores m\u00e9dians, l\u00e0 o\u00f9 le radiologue peut se concentrer sur des cas requ\u00e9rant son expertise clinique.<\/p>\n

Quant au d\u00e9ploiement de l\u2019outil, il se fait sans rien changer \u00e0 l\u2019infrastructure existante. Les images de mammographie sont r\u00e9cup\u00e9r\u00e9es automatiquement sur le PACS \u00e0 mesure qu\u2019elles sont produites, pseudo-anonymis\u00e9e avant d\u2019\u00eatre envoy\u00e9es vers l\u2019algorithme h\u00e9berg\u00e9 sur un cloud<\/i> certifi\u00e9. Le r\u00e9sultat retourne automatiquement vers la station de travail habituelle du radiologue. Lorsque celui-ci est pr\u00eat \u00e0 lire la mammographie, il la s\u00e9lectionne comme \u00e0 l\u2019accoutum\u00e9e sur la liste de travail, les images s\u2019affichent sur la console de lecture habituellle et les r\u00e9sultats s\u2019affichent sur un \u00e9cran s\u00e9par\u00e9 pour ne pas interf\u00e9rer avec la lecture primaire. Le radiologue per\u00e7oit donc l\u2019IA comme une seconde opinion \u00e0 ses c\u00f4t\u00e9s, qu\u2019il peut choisir de consulter ou non, et ainsi apprivoiser graduellement.<\/p>\n

L\u2019outil a fait l\u2019objet d\u2019une \u00e9tude clinique permettant de d\u00e9montrer sa contribution positive, en compl\u00e9ment de l\u2019humain. Les r\u00e9sultats, en cours de publication et qui ont servi aux dossiers FDA et marquage CE, montrent que pour tous les types de l\u00e9sions et toutes les densit\u00e9s mammaires, les r\u00e9sultats humains\/machine sont sup\u00e9rieurs \u00e0 l\u2019humain seul, et ce quel que soit le niveau d\u2019exp\u00e9rience du radiologue.<\/p>\n

Therapixel a obtenu l\u2019agr\u00e9ment FDA pour MammoScreen et attend le marquage CE pour septembre\u00a02020.<\/p>\n