Une plateforme numérique assistée par l’IA pour suivre et soutenir les survivants du cancer
Les outils de diagnostic et les traitements du cancer permettant d’améliorer les taux de survie, les survivants du cancer sont plus nombreux, mais nous manquons souvent de coordination ou de plans individualisés pour les besoins complexes de ces patients lors de leur transition vers une vie normale. «Nous avons créé la plateforme PERSIST basée sur l’intelligence artificielle (IA), les technologies de mégadonnées et les applications de santé mobile. L’objectif était d’intégrer des données provenant de différentes sources, afin d’identifier les principaux besoins du nombre croissant de survivants du cancer et fournir des solutions de données destinées à améliorer la qualité des soins et faciliter leur rétablissement», explique le coordinateur du projet PERSIST, Alberto Sánchez, responsable de la santé en ligne à www.gradiant.org/en (Gradiant), un centre de recherche et de technologie en Espagne. «Nous essayons d’identifier les besoins non satisfaits des patients», explique Alicia Jiménez, responsable des programmes européens chez Gradiant, qui souligne que nombre d’entre eux sont confrontés à des difficultés pour reprendre une vie normale. Il peut s’agir de la gestion des séquelles de la chimiothérapie, de problèmes financiers, qui engendrent un stress psychologique et affectent la qualité de vie, dus au fait que de nombreuses personnes cessent de travailler pendant le traitement, et d’un manque de soutien psychologique. «L’un des aspects positifs que nous attendons de la technologie est la réduction de leur anxiété», ajoute Alicia Jiménez. «Les patients se sentent seuls et abandonnés par le système de santé, ce qui affecte leur bien-être émotionnel. Il y a aussi la peur de la récidive, qui est toujours présente pour un survivant du cancer.»
Plateforme d’applications pour les patients et les professionnels de la santé
La plateforme PERSIST fusionne des données provenant de différentes sources, notamment les dossiers médicaux électroniques des hôpitaux participants, les données fournies par les patients et les applications de suivi, et les données cliniques des patients, afin de fournir aux professionnels de la santé une aide à la décision assistée par l’IA. Le projet a permis de développer une application mHealth (santé mobile) connectée à un bracelet intelligent qui collecte automatiquement certaines données relatives aux patients, telles que leur fréquence cardiaque, leur fréquence respiratoire et leur pression artérielle. Une autre application recueille les expériences rapportées par les patients via des réponses à une série de questions. Des journaux vidéo quotidiens enregistrés par les patients sont intégrés à la plateforme, alors qu’ils répondent à des questions portant notamment sur leur état d’esprit ce jour-là. Une application spécialisée dans la biopsie liquide a été ajoutée pour surveiller l’évolution du cancer et estimer le risque de récidive sur la base de modèles prédictifs. Cette application automatise le comptage des cellules tumorales circulantes (CTC) dans les échantillons de sang, générant ainsi de nouveaux biomarqueurs. L’analyse des biopsies en laboratoire, qui prend beaucoup de temps, est ainsi raccourcie, et les données fournies aux cliniciens sont plus rapides, ce qui leur permet d’intervenir plus tôt.
Le défi de l’intégration de données provenant de différentes sources
Le consortium de 13 partenaires impliquait quatre hôpitaux en Belgique, en Lettonie, en Slovénie et en Espagne et environ 120 personnes qui travaillaient sur le projet. Un des hôpitaux a généré environ 10 000 dossiers de patients anonymes avant le projet, et environ 160 patients atteints de cancer du sein et de cancer colorectal ont participé au projet pilote d’essais cliniques. Les deux présentent des taux de survie assez élevés. Mais l’un des plus grands défis consiste à combiner des données provenant de sources et de systèmes différents. «Nous avons dû intégrer toutes ces informations dans un seul serveur pour les rendre exploitables par différents modèles d’IA et de mégadonnées», explique Alberto Sánchez.
Analyse vidéo et vocale à l’aide de l’IA
La plateforme a également dû intégrer les enregistrements vidéo des patients, en convertissant les paroles en données et en utilisant le traitement du langage naturel pour les comprendre. «Nous analysons les paroles et les gestes des patients dans les vidéos afin de déterminer s’ils sont susceptibles de souffrir de troubles émotionnels», souligne Alicia Jiménez. Le projet a ajouté différentes langues et de nouvelles fonctionnalités pour aider l’IA à générer des recommandations d’assistance pertinentes pour les professionnels de la santé. Bien que le projet se soit concentré sur le développement de la technologie, l’objectif est de mener un projet pilote plus long dans le cadre d’une étude clinique plus vaste impliquant davantage d’hôpitaux afin d’évaluer si les cliniciens interviennent effectivement plus tôt, explique Alberto Sánchez. La plateforme peut être étendue à d’autres types de cancer, ajoute-t-il.
Mots‑clés
PERSIST, cancer, soins de santé, intelligence artificielle, mégadonnées, chimiothérapie, sein, colorectal, CTC, biomarqueurs, traitement du langage naturel
