Cette vidéo illustre quelques exemples d’applications de l’intelligence artificielle dans le développement de la médecine personnalisée en cancérologie (imagerie, jumeaux numériques…).
N’hésitez pas à regarder également nos vidéos sur le concept de consentement dynamique et sur l’intelligence artificielle et éthique en cancérologie.
Dans la lutte contre le cancer, les progrès de l’IA nourrissent beaucoup d’espoirs.
Mais derrière le bruit médiatique, comment cette technologie va-t-elle favoriser la médecine personnalisée ?
Le terme Intelligence Artificielle recouvre en fait un très grand nombre de techniques.
Parmi celles-ci, prenons l’exemple des réseaux neuronaux artificiels qui ont beaucoup fait parler d’eux ces dernières années.
Le fonctionnement d’un réseau neuronal artificiel s’inspire de celui de nos cerveaux.
Sa fonction est de répondre à une question à partir de données qu’on lui fournit.
Pour cela, le réseau doit apprendre à partir d’une base de cas exemple.
Pour chaque cas, l’IA connaît les données à l’entrée du réseau et les réponses à fournir.
L’algorithme va alors faire varier les poids de chaque synapse afin de déterminer un modèle qui conviendrait à l’ensemble des cas.
Une fois sortie de la phase d’apprentissage, le réseau neuronal peut donner une réponse pour les nouveaux cas qui lui sont présentés.
Le réseau neuronal est un bon exemple de ce que permet l’IA : il peut traiter des données en grande quantité tout en identifiant des motifs que l’humain ne pourrait discerner.
Contre le cancer, c’est inestimable à un moment où l’explosion des volumes de données pose un défi toujours plus grand.
Imagerie, Données cliniques et omiques, applications mobiles, la quantité d’information pour un patient dépasse maintenant le téraoctet.
L’IA fait naître l’espoir de pouvoir traiter l’ensemble de ces données et apporter des réponses qui prennent en compte toutes les dimensions du patient.
C’est décisif pour accélérer la révolution de la médecine personnalisée, pour mieux prévenir, mieux diagnostiquer, mieux soigner, et mieux découvrir.
En prévention, l’IA peut permettre d’identifier des personnes à risque et de mieux identifier des cellules précancéreuses.
Le diagnostic est accéléré par les capacités de l’IA à identifier des motifs en imagerie.
Pendant le traitement, des IA aident à la prise de décision : certaines IA promettent ainsi de prédire la réponse thérapeutique du patient à l’immunothérapie.
Enfin, plusieurs équipes de recherche utilisent l’IA pour la découverte de molécule et envisagent même d’en créer par ce biais.
Si toutes ces applications contribuent au développement de la médecine personnalisée, c’est le concept naissant de jumeau numérique qui illustre pleinement le potentiel de l’IA.
En effet, l’ensemble des données du patient permet de donner naissance à un alter ego virtuel.
Le médecin peut donc évaluer les différentes thérapies grâce à des simulations s’appuyant sur l’IA et les données d’autres jumeaux numériques similaires au patient.
La stratégie finalement adoptée dans la réalité et ses conséquences alimentent à leur tour le système et affine les simulations pour d’autres jumeaux numériques.
En permettant une approche transdisciplinaire prenant en compte toutes les particularités du patient, dans toutes ces dimensions, l’IA a le potentiel de devenir un atout décisif pour le développement de la médecine personnalisée contre le cancer.
