Comment l’IA contribue-t-elle à placer le patient au centre du traitement du cancer de la prostate ?

Par Filip Rommelaere, chef du département Digital Health chez Siemens Healthineers
2020-11-10

Novembre est traditionnellement le mois au cours duquel le mouvement Movember attire l’attention sur la lutte contre le cancer de la prostate. En 2018, 9.8001 hommes en Belgique ont appris qu’ils étaient atteints d’une tumeur invasive au niveau de la prostate. Heureusement, nous vivons à une époque où la médecine progresse à pas de géants. Aujourd’hui, lors de consultations oncologiques multidisciplinaires (COM), des urologues, des radiologues, des oncologues et des pathologistes travaillent côte à côte avec des infirmiers et d’autres prestataires de soins de santé afin d’offrir, ensemble, le meilleur traitement contre le cancer de la prostate à leurs patients

L'intelligence artificielle (IA) peut aider cette équipe multidisciplinaire à faire face à la grande complexité et à l’abondance des données. De cette manière, il est de plus en plus facile de se concentrer sur les spécificités de chaque patient tout au long du parcours de soins, du diagnostic à la guérison en passant par le traitement et le suivi. L’IA ne prend donc pas la place du médecin, mais le soutient et c’est précisément cette coopération entre les deux qui fait une réelle différence pour le patient.

Filip Rommelaere, chef du département Digital Health chez Siemens Healthineers
Filip Rommelaere, chef du département Digital Health chez Siemens Healthineers

Presque tous les examens du cancer de la prostate commencent par un scanner. Aujourd’hui, le travail d’un radiologue n’est pas de tout repos. En moyenne, il interprète jour après jour une image toutes les quatre secondes et ce pendant huit heures d’affilée. La demande d'imagerie médicale augmente très fortement, mais les effectifs pour y répondre n’augmentent proportionnellement. Au cours des dix dernières années, le nombre de scanners et d’IRM a augmenté de 10 à 12 % par an, alors que le nombre de radiologues n’a augmenté que de 3 %. Aujourd’hui, environ 230.000 patients dans le monde entier attendent plus d’un mois avant d’obtenir les résultats de leurs tests.

Il faudrait donc travailler plus vite, non ? Plus facile à dire qu’à faire. Le spécialiste mesure et analyse des dizaines, voire des centaines d’images avant de pouvoir poser son diagnostic. Le risque qu’il passe à côté de quelque chose est bel et bien réel et augmente d’autant plus s’il est mis sous pression. Une étude indique qu’une réduction de moitié du temps d'interprétation des radiologues augmenterait de 16,6 % la probabilité d’une mauvaise interprétation.

En attendant, nos connaissances médicales se développent plus rapidement que la vitesse à laquelle nous sommes en mesure de les traiter et de les utiliser efficacement dans la pratique. Alors qu’il y a dix ans, les connaissances médicales ne doublaient qu'après trois ans et demi, en 2020, cela ne prendrait que 73 jours2 . C’est pourquoi il est nécessaire de trouver des solutions pionnières et innovantes. Non seulement pour les radiologues, mais aussi pour les spécialistes chargés du diagnostic et du traitement thérapeutique.

L’IA peut fournir ce soutien. En utilisant des outils basés sur l’IA, la consultation oncologique multidisciplinaire est en mesure de faire des choix de traitement basé sur des données objectives et documentées. Ces outils lui laissent plus de temps pour se concentrer sur la situation contextuelle de chaque patient. Dès lors, l’intelligence artificielle ne remplace personne, mais elle renforce l’équipe médicale.

les outils assistés par l’IA

Aujourd’hui, les outils assistés par l’IA sont déployés tout au long du parcours de soins du patient. Ce trajet commence par le scanner et d’autres examens d’imagerie médicale, où l’IA aide, par exemple, à positionner correctement le patient pour assurer une qualité d’image optimale. Ensuite, l’IA contribue également à l’interprétation de ces images comme une paire d’yeux supplémentaire. De Plus, les solutions d’IA peuvent, sans se fatiguer, que ce soit un lundi matin ou un samedi soir, analyser les images de la même manière pour soutenir les médecins. Ainsi, l’IA et les spécialistes se complètent.

De récentes recherches démontrent qu’une consultation oncologique multidisciplinaire en Belgique dure en moyenne 3,8 minutes par patient. C’est précisément la raison pour laquelle les souhaits et les conditions de vie spécifiques du patient ne sont pas toujours suffisamment pris en compte3. L’avenir réside clairement dans l’approche multidisciplinaire où des systèmes globaux soutenus par l’IA soutiendront la COM avec une aide à la décision clinique (CDS).

De cette façon, toutes les données relatives au diagnostic du patient, provenant de différentes sources de données, pourront automatiquement être collectées, corrélées et présentées de manière intelligente dans un tableau de bord. Ainsi des données, telles que les antécédents du patient et de sa famille, des résultats antérieurs de laboratoire, de radiologie ou de biopsies, seront combinées grâce à l’IA à des options diagnostiques et des résultats potentiels.

Cette approche multidisciplinaire fait gagner du temps à tous les cliniciens impliqués, tout en augmentant la standardisation des décisions. De cette façon, l’urologue remettra au patient le meilleur pronostic possible. L’IA offre ainsi aux prestataires de soins de santé des outils toujours plus performants et les aide à placer le patient encore plus au centre du traitement.

Avec pour but de supporter les spécialistes, de répondre aux besoins individuels des patients et de numériser les soins de santé en général et l’imagerie médicale en particulier, Siemens Healthineers a déjà développé plus de 65 solutions d’IA. De cette manière, le patient reçoit les soins spécifiques et l’attention personnelle qu’il mérite. Pour en savoir plus sur nos solutions qui façonneront l’ère de l’IA et l’avenir des soins de santé, cliquez ici : L'intelligence artificielle dans les soins de santé.