Un logiciel d’IA aide à poser des diagnostics rapides et potentiellement salvateurs
Les cas de cancer augmentent dans le monde, et la meilleure ligne de défense est un diagnostic précis et en temps opportun. Mais l’imagerie et les biopsies utilisées pour le diagnostic prennent du temps et dépendent des connaissances, de l’expérience et de la disponibilité des radiologues et pathologistes qualifiés – qui viennent tous à manquer. Heureusement, les technologies émergentes comme l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage profond peuvent contribuer à combler ce fossé entre la biopsie et le diagnostic. Par exemple, le projet AIPACA, financé par l’UE, a développé un logiciel basé sur l’IA capable d’analyser des lames de biopsie en quelques secondes, identifiant avec précision les régions tumorales et quantifiant les biomarqueurs tumoraux. «En réduisant considérablement le temps de traitement des biopsies, notre solution d’IA offre aux pathologistes un outil clinique puissant et fiable pour poser des diagnostics rapides, précis et potentiellement salvateurs», explique Felix Faber, fondateur et directeur général de Mindpeak, le principal partenaire du projet.
Un logiciel d’IA améliore la précision du diagnostic
Mindpeak a développé son logiciel d’IA pour aider les pathologistes dans l’évaluation diagnostique de la progression du cancer ainsi que ses fonctionnalités basées sur l’immunohistochimie (IHC), une méthode de laboratoire qui recourt à des anticorps pour chercher certains biomarqueurs dans un échantillon de tissu. Dans le cas de la solution AIPACA, ces biomarqueurs comprennent Ki-67, ER, PR et HER2. «La précision diagnostique de notre logiciel d’IA pour ces biomarqueurs dans le tissu mammaire est comparable à la précision des meilleurs pathologistes humains», explique Felix Faber. En outre, le logiciel fournit fidèlement des résultats très précis dans différents environnements de laboratoire. «Dans une étude de grande variabilité, nous avons démontré la non-infériorité des lecteurs humains avec l’IA par rapport aux lecteurs opérant de manière indépendante», explique-t-il. «Cette conclusion se tient, indépendamment des colorants, des scanners et des biomarqueurs utilisés, confirmant ainsi la fiabilité de notre logiciel d’IA.» Ce logiciel repose sur les lignes directrices médicales actuelles et dispose d’un marquage CE à des fins de diagnostic dans la pratique clinique courante. «Notre logiciel est prêt à être utilisé dans la pratique clinique dans des parties de l’UE et à des fins de recherche aux États-Unis», ajoute Felix Faber.
L’innovation possible grâce à un financement de l’UE
Selon Felix Faber, cette réussite a été rendue possible grâce au soutien du projet AIPACA. «L’interface utilisateur de Mindpeak, l’AI Console, a été développée entièrement dans le cadre du projet AIPACA et en collaboration avec des scientifiques et des pathologistes du monde entier», dit-il. L’AI Console est un logiciel autonome utilisé pour un examen visuel interactif d’images numériques de lames histopathologiques combiné à d’autres informations. «Il permet à l’utilisateur de modifier de manière interactive l’agrandissement de l’image, d’obtenir une vue panoramique et de réaliser des rotations au sein de l’image histopathologique. Il permet également de tracer et d’enregistrer des régions d’intérêt pour le diagnostic et le traçage, en plus d’afficher les scores cliniques», fait remarquer Felix Faber. L’AI Console a reçu son marquage CE et a réussi ses tests d’utilisation auprès de pathologistes expérimentés et renommés au cours du projet.
Une solution fiable, très précise et rentable
Grâce au soutien du financement de l’UE, les pathologistes disposent désormais d’une solution fiable, très précise et rentable qui les aide à diagnostiquer le cancer plus rapidement. Il en résulte que davantage de patients pourront tirer parti d’un diagnostic et d’un traitement plus précoces, ce qui pourrait améliorer leur pronostic et prolonger leur espérance de vie. «Le projet AIPACA a permis à Mindpeak de considérablement contribuer à la numérisation de la routine clinique en général ,et la pathologie en particulier, en faisant correspondre rapidement les bons patients aux bons traitements», conclut Felix Faber. Les connaissances acquises au cours du projet servent désormais à orienter le développement de solutions logicielles pour d’autres types de cancer et à élaborer des médicaments très efficaces pour soigner la maladie.
Mots‑clés
AIPACA, Mindpeak, intelligence artificielle, IA, diagnostics, biopsies, pathologistes, cancer, imagerie de diagnostic, radiologistes, apprentissage profond, tumeur, biomarqueurs
