Skip to main content

Artificial Intelligence System for Multi-Cancer Detection Support

Article Category

Article available in the folowing languages:

L’intelligence artificielle améliore les tests de diagnostic du cancer

Le projet AI-MICADIS a mis au point et testé un outil non invasif extrêmement précis qui permet la détection précoce et le diagnostic de plusieurs types de cancer.

Société
Santé

Chaque année, le cancer fait plus de 8 millions de victimes dans le monde. Pour lutter contre cette épidémie, l’Organisation mondiale de la santé encourage les gouvernements à mettre l’accent sur la détection précoce non invasive, dont il a été démontré qu’elle augmente considérablement la réussite des traitements. Malheureusement, le taux de précision des outils actuels de dépistage et de diagnostic n’est pas suffisant, avec pour résultat que de nombreux patients ne sont pas diagnostiqués. Afin de permettre le diagnostic et le dépistage précoces d’un large éventail de types de cancer, la start-up roumaine Artificial Intelligence Expert (AIE) a mis au point, avec le soutien de l’UE, un outil de diagnostic extrêmement précis. Baptisée AI-MICADIS, cette solution a recours aux microARN circulants plutôt qu’à l’ADN tumoral circulant et aux cellules cancéreuses circulantes, qui sont plus couramment utilisés. Elle utilise également des algorithmes innovants d’intelligence artificielle (IA) à apprentissage profond pour fournir une analyse en temps réel des données issues de réactions en chaîne par polymérase (PCR), de puces à ADN et de séquençages de nouvelle génération (SNG), qui constituent des facteurs essentiels pour détecter les tout premiers stades de la progression du cancer. «En sélectionnant des altérations moléculaires informatives et en utilisant l’intelligence artificielle, nous avons mis au point les meilleurs tests non invasifs disponibles pour le diagnostic et la détection précoce de cancers multiples», explique Alexandru Floares, chercheur à AIE et coordinateur du projet AI-MICADIS financé par l’UE. Durant le projet AI-MICADIS, AIE a réalisé une étude de faisabilité pour tester l’outil, identifier des partenaires potentiels, définir une voie réglementaire et optimiser la meilleure stratégie de mise sur le marché de AI-MICADIS.

Une précision presque parfaite

Pour ce qui est de la faisabilité de l’outil AI-MICADIS lui-même, le projet l’a testé sur 6 000 patients. Grâce à ces travaux, les chercheurs ont pu étendre son utilisation de neuf à treize types de cancer. Ils ont également ajouté de nouvelles méthodes d’IA capables d’apprendre à partir de quelques cas seulement, une avancée qui permet une validation plus rapide et moins coûteuse des tests. À l’origine, l’outil AI-MICADIS avait été configuré pour distinguer les cellules cancéreuses des cellules normales. Mais après avoir testé l’outil auprès d’oncologues, les chercheurs ont réalisé qu’il y avait un intérêt plus grand pour une distinction entre le cancer et les maladies bénignes. Cette distinction n’était malheureusement pas possible avec la configuration moléculaire du système initial. En fait, lorsqu’il s’agissait de distinguer le malin du bénin, l’IA n’atteignait que 67 % de précision, ce qui était bien loin des taux de diagnostic presque parfaits souhaités par l’équipe. Plutôt que de jeter l’éponge, l’équipe d’AIE s’est remise au travail pour recadrer le problème et développer de nouvelles techniques. «Au final, nous avons établi un taux de précision remarquable de 99 %, ainsi que la capacité de l’outil à distinguer les maladies malignes des maladies bénignes», explique M. Floares. «De plus, nous avons démontré que l’utilisation de la science des données et de l’intelligence artificielle pour intégrer plusieurs études surpasse l’utilisation d’une seule étude approfondie en termes de coûts, d’efficacité et de résultats.»

Un solide analyse commerciale

En ce qui concerne l’analyse de rentabilité d’AI-MICADIS, M. Floares note que le projet a permis à son équipe d’en apprendre davantage sur les clients potentiels et de mieux comprendre les environnements réglementaires complexes tant de l’UE que des États-Unis. «Nous avons renforcé notre équipe sur le plan commercial et nous avons identifié des partenaires potentiels. Nous avons également remporté d’autres concours de projets et identifié des investisseurs potentiels, ce qui nous met dans une bonne position pour progresser vers la commercialisation», déclare M. Floares. AIE s’attelle actuellement à obtenir le financement nécessaire pour mettre l’outil AI-MICADIS sur le marché mondial, tout en ajoutant de nouveaux types de cancer au portefeuille du système.

Mots‑clés

AI-MICADIS, intelligence artificielle, IA, cancer, Organisation mondiale de la santé, OMS, tests de diagnostic, apprentissage profond

Découvrir d’autres articles du même domaine d’application