L’IA révolutionne le diagnostic du cancer : l’avenir de la pathologie commence maintenant !

L’IA révolutionne le diagnostic du cancer : l’avenir de la pathologie commence maintenant !

En Allemagne, plus de 1,4 million de personnes luttent chaque année contre un cancer, qui nécessite souvent une hospitalisation. Une fois la tumeur retirée, le tissu retiré est examiné en pathologie pour déterminer le type de cancer et évaluer sa malignité. L'examen décide des éventuelles mesures de chimiothérapie. Mais il y a ici un grand potentiel dans l'intégration de l'intelligence artificielle (IA), comme l'explique l'hôpital universitaire d'Erlangen dans une communication actuelle uk-erlangen.de.

Cependant, les possibilités numériques ne sont pas encore suffisamment exploitées. Alors que de nombreuses méthodes d’imagerie telles que l’IRM ou l’échographie sont déjà évaluées par l’IA, l’analyse des échantillons histopathologiques a jusqu’à présent été principalement réalisée à l’aide d’un microscope. La numérisation de coupes de tissus en images haute résolution n’est pas encore une pratique courante dans la plupart des établissements. Cependant, ce processus est déjà régulièrement mis en œuvre à l'hôpital Gravina de Caltagirone, en Italie. Un défi se pose : l'hétérogénéité des coupes de tissus numériques, comme cela est également abordé à l'Institut Fraunhofer scs.fraunhofer.de. Les différences dans la préparation des échantillons et dans les scanners de tissus entraînent souvent des couleurs et des résolutions variables dans les images.

Intégration de l'IA en pathologie

Une étape majeure vers l’intégration de l’IA en pathologie a déjà été franchie. Un processus nouvellement développé permet d’intégrer de manière transparente les analyses d’IA dans le flux de travail du service de pathologie. Le Dr Fulvia Ferrazzi, PD, dirige ce projet innovant qui vise à améliorer la précision des algorithmes et à promouvoir les diagnostics de routine dans d'autres départements. Les échantillons de tissus sont traités en plusieurs étapes en réalisant des coupes et en créant des images numériques haute résolution. L'analyse de l'IA est automatiquement intégrée au processus en transmettant les informations à un serveur avec des modèles d'IA, révolutionnant ainsi le diagnostic sur les écrans d'ordinateur.

Un autre objectif d'avenir est la détection automatique de différents types de tissus, par exemple dans le diagnostic de l'adénocarcinome colorectal, un type courant de cancer du côlon. Des processus d'IA robustes sont utilisés ici, basés entre autres sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN). Ceux-ci sont formés avec des images exemplaires et peuvent donc identifier des différences significatives entre la tumeur et le tissu musculaire. Cependant, la fourniture de connaissances spécialisées reste un processus qui prend du temps, comme l'ont montré des chercheurs de l'Institut Fraunhofer.

Les avantages de l’IA et du Big Data

La numérisation entraîne de grandes quantités de données, ce qui ouvre la porte à des solutions intelligentes en médecine. Big data et IA sont les termes clés du futur et seront également applicables à la pathologie. Les avantages de la mise en réseau des données sont multiples : ils permettent des décisions plus efficaces, des thérapies individualisées et la détection précoce des maladies. En outre, l'IA peut analyser et combiner de grandes quantités de données à une vitesse fulgurante, ce qui est inestimable dans la prise de décision clinique et le traitement des images médicales, selon les conclusions de l'Institut Fraunhofer iks.fraunhofer.de.

En conclusion, l’intégration de l’IA en pathologie peut représenter une avancée décisive dans le diagnostic. Les développements à venir, tant sur le plan technique que pratique, pourraient révolutionner la détection et le traitement du cancer au bénéfice de nombreux patients.