Repousser les limites du diagnostic numérique des pathologies grâce à l’IA
L’histopathologie est une discipline diagnostique qui implique l’examen microscopique d’échantillons de tissus sains ou malades. Elle joue un rôle essentiel dans le diagnostic médical, en aidant à comprendre les changements structurels et cellulaires qui surviennent dans les tissus à la suite de diverses maladies. Au lieu d’examiner des échantillons de tissus sur des lames de verre au microscope, les pathologistes utilisent aujourd’hui très souvent des images numériques à haute résolution qui sont enregistrées, visualisées et analysées sur un ordinateur. Ces images peuvent être partagées à distance avec d’autres pathologistes, ce qui améliore considérablement les soins aux patients grâce à l’accès à des avis et des diagnostics d’experts.
Intégration de l’IA dans le diagnostic numérique des pathologies
Mené avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet CLARIFY a conçu un environnement de diagnostic numérique automatisé robuste basé sur des techniques d’IA avancées. L’objectif était d’améliorer l’interprétation des images histologiques dans un environnement numérique. L’IA s’est imposée comme une force de transformation dans les diagnostics médicaux, en particulier dans le domaine de la pathologie. En tirant parti d’algorithmes complexes et de l’apprentissage automatique, l’IA peut analyser de grandes quantités de données médicales avec une rapidité et une précision sans précédent. «La capacité de l’IA à détecter des schémas et des anomalies subtiles dans les images histologiques promet d’améliorer la précision du diagnostic, de réduire la variabilité entre les pathologistes et, en fin de compte, d’améliorer les résultats pour les patients», souligne la coordinatrice du projet, Valery Naranjo.
Plate-forme web pour les pathologistes
Le projet CLARIFY s’est d’abord concentré sur trois types de cancer complexes: le cancer du sein triple négatif, le cancer de la vessie à haut risque non invasif sur le plan musculaire et le mélanome spitzoïde. Cependant, il est possible de l’étendre à d’autres types de cancer en utilisant des bases de données accessibles au public. L’une des principales réalisations du projet CLARIFY est la conception d’un prototype de plateforme web pour les pathologistes. La plateforme CLARIFY vise à utiliser une architecture décentralisée de gestion des flux de données pour les images histologiques, en intégrant de manière transparente des outils d’analyse essentiels dans un environnement en nuage fédéré. En outre, elle comporte un modèle de recherche d’images histopathologiques basé sur le contenu, qui permet aux utilisateurs de télécharger une photo et de recevoir en réponse le cas le plus similaire, aidant ainsi les pathologistes à diagnostiquer des cas complexes. Bien que l’utilité clinique de la plateforme reste à vérifier, la méthodologie d’extraction d’images histopathologiques basée sur le contenu a été validée.
Innovations en matière de pathologie numérique
Afin de standardiser l’évaluation numérique des pathologies et de réduire la variabilité entre les pathologistes, CLARIFY a élaboré des solutions techniques personnalisées. Les modèles d’IA ont permis d’évaluer objectivement les paramètres clinicopathologiques et d’améliorer la classification des tumeurs et l’interprétation histopathologique. Plus précisément, le projet a utilisé des modèles de réseaux neuronaux profonds de pointe et des architectures sur mesure pour l’extraction et la classification des caractéristiques. CLARIFY a introduit des pipelines de classification diagnostique et pronostique, qui utilisent des algorithmes sophistiqués pour analyser les images histologiques et classer avec précision divers types de cancers. Ces pipelines aident les pathologistes non seulement à identifier la présence d’un cancer, mais aussi à prédire l’évolution probable et l’issue de la maladie. Cela peut contribuer à la planification du traitement et à la prise en charge du patient.
Réseau de formation
CLARIFY a mis en place un réseau de formation pour les chercheurs en début de carrière. Le consortium est parvenu à coordonner un groupe diversifié d’étudiants issus de différents domaines, notamment de la médecine et de l’ingénierie, afin de faire progresser les pratiques d’évaluation numérique des pathologies. «Pour l’avenir, nous sommes à la recherche d’autres possibilités de financement pour poursuivre le développement et l’amélioration du processus de diagnostic histopathologique», conclut Valery Naranjo.
Mots‑clés
CLARIFY, IA, cancer, pathologie numérique, histopathologie