Août 2018La recherche à l'Institut Lady Davis

L’intelligence artificielle contribue au diagnostic du cancer

Un projet de recherche novateur entrepris à l’HGJ combine le pouvoir de l’intelligence artificielle (IA) à la radiomique pour optimiser l’extraction des données de la technologie d’imagerie médicale et éventuellement, traiter le cancer plus efficacement.

Le projet, dirigé par le Dr Reza Forghani du Centre du cancer Segal à l’HGJ, vise à améliorer la précision des diagnostics, à mieux prévoir les traitements les plus efficaces et possiblement, à réduire le besoin de biopsies invasives, qui prennent du temps, coûtent cher et sont désagréables pour le patient.

Tirant parti de la capacité d’apprentissage des machines, l’IA se sert d’algorithmes dynamiques qui assimilent les données nouvelles aux données existantes pour raffiner continuellement l’information. Champ en pleine expansion de la recherche médicale, la radiomique permet d’effectuer une caractérisation plus en profondeur de la maladie grâce à l’extraction d’une plus grande masse d’informations de l’imagerie médicale et du dossier médical électronique du patient.

Ensemble, l’IA et la radiomique fournissent aux oncologues des données de haute dimension sur les tumeurs du patient, qui les aident à élaborer un plan de traitement sur mesure, offrant de meilleures chances de réussite.

« Cette information dépasse de loin ce que le médecin même le plus qualifié peut accomplir à l’œil nu. »

« Dans les études préliminaires, les algorithmes formulés dans la radiomique nous ont permis d’élucider les caractéristiques moléculaires et d’ autres éléments tumoraux avec une grande précision », de dire le Dr Forghani, radiologue et clinicien-chercheur à l’HGJ.

« Cette information dépasse de loin ce que le médecin même le plus qualifié peut accomplir à l’œil nu. Nous croyons que ces modèles pourront nous aider à mieux déterminer le traitement le plus approprié et le moins invasif pour un patient en particulier. »

Selon le Dr Forghani, l’IA est également très emballante parce qu’elle « nous aide à gérer un problème considérable, à savoir que les médecins trouvent de plus en plus difficile, voire impossible, d’intégrer la vaste quantité de données du dossier et des analyses du patient de façon à les traduire en un plan de traitement sur mesure ».

« L’apprentissage automatique offre la possibilité de comparer l’information obtenue sur la tumeur d’un patient à toutes les données accumulées sur une grande variété de tumeurs afin de pouvoir prévoir la progression d’une tumeur comparable. »

Le Dr Forghani pense que l’HGJ deviendra un centre d’expertise en radiomique et autres applications médicales issues de l’IA, conjointement avec d’autres établissements universitaires à l’intérieur et à l’extérieur du Québec.

Il ajoute que bien que l’étude porte actuellement sur le diagnostic du cancer, un grand nombre des outils d’intelligence artificielle développés dans le cadre du projet pourront se prêter à de plus vastes applications – notamment les modèles de diagnostics non oncologiques et de prévisions thérapeutiques, la qualité, la sécurité et l’utilisation optimale des ressources de santé, domaines dans lesquels l’HGJ peut également jouer un rôle de premier plan.

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