Les pathologistes experts auront-ils encore du travail dans un avenir proche ? Peut-être pas, grâce au développement d’un nouvel outil d’intelligence artificielle (IA) qui, selon les scientifiques, sera plus capable que les médecins humains de prédire l’issue du cancer du sein.
Ce ne sera peut-être pas aussi grave que cela, les pathologistes experts étant en mesure de travailler aux côtés de l’outil d’IA pour aider les patients classés comme à risque intermédiaire ou élevé à survivre plus longtemps avec moins de besoin de traitements de chimiothérapie.
Selon une nouvelle étude de Northwestern Medicine à Chicago, le nouvel outil d’IA pourrait aider les médecins spécialisés dans le cancer à mieux protéger les patients contre les effets secondaires nocifs en réduisant le besoin d’autant de chimiothérapie ou de radiothérapie.
Publié dans la revue Nature Medicine , l’article souligne que les pathologistes évaluent actuellement uniquement les cellules cancéreuses des tissus d’un patient afin de sélectionner un traitement. L’outil d’IA permettrait également d’examiner et d’utiliser les cellules non cancéreuses pour prédire les résultats pour les patients.
« Notre étude démontre l’importance des composants non cancéreux dans la détermination de l’évolution d’un patient », a déclaré Lee Cooper, professeur agrégé de pathologie à la Feinberg School of Medicine de l’ Université Northwestern .
« L’importance de ces éléments était connue grâce à des études biologiques, mais ces connaissances n’ont pas été efficacement traduites en utilisation clinique. »
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La médecine IA sera-t-elle réellement sûre ?
En Europe, le cancer du sein féminin est actuellement la forme de cancer la plus fréquemment diagnostiquée. En 2020, plus de 355 000 femmes ont été diagnostiquées, ce qui représente 13,3 % de tous les diagnostics de cancer sur le continent.
Beaucoup de ces patients ont été soumis à une chimiothérapie, mais beaucoup moins l’auraient été si l’outil d’IA avait été prêt à l’époque, nous dit-on.
À l’heure actuelle, le travail d’un pathologiste consiste à examiner les tissus cancéreux pour déterminer l’apparence des tissus anormaux. En fonction de l’apparence du tissu, un protocole de traitement est ensuite sélectionné.
Le problème est que de nombreuses études biologiques sur le cancer du sein ont montré que des cellules non cancéreuses sont parfois impliquées dans le maintien ou l’inhibition de la croissance des cellules cancéreuses, bien qu’elles soient techniquement bénignes.
Cooper et son équipe ont utilisé ces connaissances pour créer un modèle d’IA capable d’évaluer les tissus cancéreux du sein à partir d’images numériques. Il est capable de mesurer l’apparence des cellules cancéreuses et non cancéreuses, ainsi que la manière dont ces cellules interagissent entre elles.
« Ces modèles sont difficiles à évaluer pour un pathologiste, car ils peuvent être difficiles à catégoriser de manière fiable pour l’œil humain », a déclaré Cooper. « Le modèle d’IA mesure ces modèles et présente les informations au pathologiste de manière à ce que le processus décisionnel de l’IA soit clair pour le pathologiste. »
L’outil d’IA examinerait 26 propriétés différentes du tissu mammaire d’une patiente afin de générer un score pronostique. Il génère également des scores individuels non seulement pour le cancer, mais également pour les cellules immunitaires et stromales afin d’extrapoler le score global.
Les informations recueillies à partir de cette analyse peuvent ensuite être utilisées pour développer des plans de traitement personnalisés pour chaque patient, en utilisant des évaluations des risques plus précises que celles actuellement disponibles.
Cooper et ses collègues ont entraîné leur modèle d’IA à l’aide de centaines de milliers d’annotations de cellules et de structures tissulaires générées par l’homme et trouvées dans les images numériques d’échantillons de tissus prélevés sur des patients. Ce processus a nécessité plusieurs années de mise au point et est aujourd’hui dévoilé.
Des informations plus détaillées sur la croissance et la propagation de l’IA peuvent être trouvées sur Transhumanism.news .
Les sources de cet article incluent : EuroNews.com / NaturalNews.com / Brighteon.com
Source NaturalNews traduite par RV7 NEWS
