L’oncologie ; branche de la médecine qui se consacre à l’étude, au diagnostic et au traitement des cancers ; se tourne de plus en plus vers l’IA pour fiabiliser ses prédictions, adapter les traitements et accélérer la découverte de nouvelles approches diagnostiques et thérapeutiques. Algorithmes spécialisés pour la détection du cancer du sein, dans l’analyse de vastes corpus de données génomiques ou dans la prédiction de la réponse thérapeutiques… En quelques années seulement, l’œil humain avisé des médecins s’est trouvé une alliée de choix.
Parmi les cancers contemporains les plus fréquents, on peut citer celui de l’endomètre, la muqueuse qui tapisse l’intérieur de l’utérus. Sa particularité : il est très difficile à détecter. Une équipe australienne vient justement de développer un nouvel algorithme, baptisé ECgMLP, qui identifie ce cancer avec une précision de 99 %, contre 80 % pour les systèmes antérieurs.
Quand l’intelligence artificielle détrône l’œil humain
L’efficacité d’ECgMLP tient à sa méthode d’analyse visuelle ; premièrement, l’algorithme nettoie et renforce les images médicales pour mieux voir les détails. Dans un second temps, il écarte toutes les parties inutiles de l’image. Ce nettoyage numérique permet aux médecins de se concentrer uniquement sur les tissus qu’ils jugent suspects. L’intelligence artificielle utilise ensuite ce qu’on appelle l’auto-attention pour reconnaître les motifs cancéreux dans les tissus, comme un médecin qui repérerait à l’œil nu des cellules anormales.
Sa grande force : la rapidité de l’analyse de cet algorithme. Un examen classique des tissus par un spécialiste prend souvent plusieurs jours, mais pour ECgMLP, il ne lui suffit que de quelques minutes seulement. Pour les patientes, cette rapidité signifie moins d’attente angoissante et un traitement qui peut démarrer plus vite.
ECgMLP : un sniper polyvalent
En plus d’être extrêmement efficace sur ce cancer en particulier, ECgMLP n’a pas non plus à rougir pour ses résultats sur d’autres cancers. Les taux de détection atteignent des sommets : 98,57 % de précision pour le cancer colorectal, 98,2 % pour le cancer du sein et 97,34 % pour les cancers buccaux !
Les chercheurs envisagent déjà de l’intégrer dans les logiciels cliniques quotidiens comme assistant diagnostique. Pour les régions éloignées des grands centres médicaux, cette technologie pourrait compenser le manque de spécialistes en anatomopathologie (spécialité médicale qui étudie les modifications des tissus et des cellules pour diagnostiquer les maladies, notamment les cancers), particulièrement dans les pays en développement où ces experts manquent cruellement.
Pour le moment, ECgMLP en est au stade des essais cliniques à grande échelle, ce qui permettra de valider son efficacité en conditions réelles. Si les résultats préliminaires se confirment, il pourrait ensuite intégrer les protocoles standard de dépistage oncologique d’ici trois à cinq ans. Cela peut paraître long, mais c’est un laps de temps nécessaire pour valider les essais, l’obtention des approbations réglementaires et l’intégration dans les pratiques cliniques. En rapportant ce temps d’attente aux centaines de milliers de femmes concernées chaque année par le cancer de l’endomètre, le prix n’est pas cher payé.
- ECgMLP, un nouvel outil d’analyse automatisée par IA, permet de détecter le cancer de l’endomètre avec une précision de 99 %.
- Il accélère de ce fait considérablement le diagnostic en réduisant l’attente et facilitant une prise en charge rapide.
- Très efficace sur d’autres types de cancers, ECgMLP pourrait à terme renforcer l’accès au dépistage dans les régions sous-dotées en spécialistes.
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