Un outil d’assistance informatique facilite l’action décisive dans le cancer du sein Un nouvel outil révolutionnaire d’aide à la décision présente intuitivement des cas cliniques de cancer du sein et fournit des recommandations personnalisées fondées sur des données probantes, des décisions et des cas antérieurs. Cela permettra aux spécialistes du cancer du sein d’effectuer des choix éclairés et de sélectionner les thérapies les plus efficaces. Santé © LStockStudio, Shutterstock Le cancer du sein reste le type de cancer le plus courant affectant les femmes dans l’UE, avec environ 562 500 cas en 2018. Au total, une femme sur huit dans l’UE développera un cancer du sein avant l’âge de 85 ans. La complexité des données numériques disponibles actuellement nécessite des outils efficaces pour la gestion pluridisciplinaire de cas. Développé grâce au projet DESIREE (Decision Support and Information Management System for Breast Cancer), financé par l’UE, un prototype de système informatique d’aide à la décision est conçu pour rendre le processus décisionnel bien plus cohérent et efficace, et au final, sauver des vies. Le défi des mégadonnées Les cliniques du sein (CS) pluridisciplinaires permettent de traiter efficacement les cas de cancer du sein. Elles sont composées d’experts médicaux (radiologues, pathologistes, chirurgiens et oncologues, par exemple), qui se réunissent une fois par semaine pour examiner des cas de patientes et prendre des décisions relatives aux traitements. Traiter des cas de manière systématique et intégrer différentes perspectives médicales permet de garantir le suivi des meilleurs traitements et donc une qualité de soins élevée. Un défi important consiste à comprendre la véritable quantité de données médicales disponibles pour chaque patiente. Les systèmes informatiques actuels sont souvent mal équipés pour effectuer cette tâche, en d’autres termes, le rassemblement et l’examen de ces informations hétérogènes peut s’avérer complexe et chronophage. Comparer les cas et les thérapies peut également être difficile à réaliser, même si les données brutes sont disponibles. «L’objectif de ce projet était de développer un système d’information et d’aide à la décision afin d’aider les CS», explique le Dr Iván Macía, directeur du département des applications biomédicales et de télémédecine à Vicomtech en Espagne et coordinateur du projet DESIREE. «Il est impossible pour le personnel médical de retenir autant de variables et de se souvenir des décisions et des cas antérieurs. Nous voulions donc trouver une manière de présenter toutes ces informations de manière conviviale.» Aide à la prise de décision Dès le départ, les besoins et les exigences des quatre hôpitaux impliqués dans le projet ont influencé le développement du système DESIREE. Il était indispensable de parvenir à un consensus pour intégrer l’expertise et les variables des patientes, et pour mettre en œuvre numériquement les directives cliniques. Ainsi, seules des données de qualité ont été recueillies et intégrées dans le système et les recommandations ont été formulées conformément aux données probantes disponibles. Le résultat final est un prototype d’outil informatique qui intègre des directives cliniques, l’expérience clinique et des informations importantes sur le contexte des patientes, et qui peut aider les experts à évaluer le résultat des décisions prises antérieurement. Examiner les décisions et les résultats de cas similaires assure également la cohérence dans le traitement des patientes. L’outil présente les cas individuels de manière intuitive et comprend des images de diagnostic pertinentes pour chaque cas. Il propose également une chronologie des diagnostics et des traitements. «Ceci est un aspect très important du système. La chronologie permet aux praticiens de suivre étroitement chaque cas. La fonctionnalité d’aide à la décision garantit une prise de décision éclairée fondée sur des données probantes, l’expérience et des cas similaires antérieurs», explique le Dr Macía. Un autre élément innovant a été le travail de modélisation du projet sur la thérapie chirurgicale, fondée sur de précédentes recherches menées avec un partenaire américain. Grâce à une combinaison de données d’imagerie relatives à la guérison et à la modélisation mécanique des patientes, il est possible de prédire et de simuler l’impact esthétique de la chirurgie sur le sein. «C’est quelque chose de très concret pour les patientes. Vous pouvez imaginer que si, par exemple, vous avez peur de la chirurgie ou de son résultat esthétique, le médecin peut vous montrer à quoi ressemblera le résultat», ajoute le Dr Macía. L’ensemble du système informatique est actuellement en cours de validation clinique, alors que le projet DESIREE prend officiellement fin en juillet 2019. Néanmoins, les résultats atteints dans le cadre de DESIREE serviront de base à d’autres travaux. Un atelier de projet impliquant des spécialistes informatiques a récemment été organisé afin d’identifier d’éventuelles collaborations de R&D à l’avenir. Des entreprises technologiques externes ont également été contactées pour discuter d’une éventuelle exploitation commerciale ultérieure. «Un autre point est que ce système est transférable à d’autres types de cancers. Toutefois, dans un premier temps, nous avons besoin d’une validation clinique complète pour convaincre les autres que le système fonctionne réellement. C’est le défi à relever quand on est pionnier dans le développement de ce genre de système», conclut le Dr Macía. Mots‑clés DESIREE, cancer, sein, données, modélisation, chirurgical, imagerie, technologie, CS, radiologues, pathologistes, chirurgiens, oncologues
