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L'Usine Santé

[Journée de lutte contre le cancer] Les espoirs reposent sur l’intelligence artificielle

Coralie Lemke , , , ,

Publié le

Rien qu’en 2017, il a fait 150 000 victimes et a été diagnostiqué près de 400 000 fois selon l’Institut national du cancer (Inca). Pour lutter contre le cancer, la recherche s’est tournée vers l’intelligence artificielle. Une technologie qui permet de mieux diagnostiquer et de proposer les meilleurs traitements pour les patients.

[Journée de lutte contre le cancer] Les espoirs reposent sur l’intelligence artificielle
Thérapixel permet d'identifier plus facilement le cancer du sein sur une imagerie médicale.
© Coralie Lemke

Chez le français Therapixel, pas de consultations ni de blouses blanches. La start-up est basée dans les locaux de l’hôpital Cochin à Paris. Mais ici, la recherche se fait derrière des écrans d’ordinateurs et à l’aide de puissants serveurs. La start-up, montée par deux ingénieurs, s’est spécialisée dans la radiologie.

"Nous mettons au point un logiciel capable de reconnaître le cancer du sein sur une imagerie médicale", explique Olivier Clatz, le président de Thérapixel. "Nous lui montrons une grande quantité d’images, en lui indiquant qu’il y a une anomalie. Au fur et à mesure, elle apprend donc à repérer les anomalies toute seule et affine ses résultats." Le temps de diagnostic s’en trouve considérablement réduit. Et le temps d’attente de la patiente aussi.

"Nous n’avons pas vocation à nous substituer aux radiologues. Le logiciel peut accomplir une tâche analytique. En revanche, le raisonnement médical, lui reviendra toujours au médecin." Le logiciel, qui est encore en phase de développement, a déjà signé des partenariats avec 4 établissements médicaux français, dont l’Assistance publique des hôpitaux de Paris (APHP).

La génétique entre en jeu

D’autres ont choisi de se concentrer sur le génome humain, c’est-à-dire toutes les informations logées dans notre ADN. C’est le cas de Sophia Genetics. Cette intelligence artificielle suisse permet de détecter les anomalies inscrites dans notre patrimoine génétique. "Notre logiciel permet de transformer l’ADN d’un patient en un fichier numérique informatique. Cela correspond à 3 milliards de lettres. Une fois que l’ADN est séquencé, les données sont floues. Elles ne sont pas dans l’ordre et comportent des biais. Mais peu importe la forme aléatoire que prennent les combinaisons, Sophia sait trouver les altérations génomiques", explique Tarik Dlala le porte-parole Sophia Genetics.

Le logiciel est déjà utilisé dans plus de 400 hôpitaux. Grâce à leur séquenceur d’ADN, les hôpitaux envoient un simple fichier. Ils reçoivent ensuite les résultats deux heures après. "Quand un variant est identifié, il est partagé à travers toute la communauté. Nous voulons créer une intelligence collective pour accélérer la médecine personnalisée." A terme, le traitement d’un malade ne devrait plus dépendre du type de cancer dont il souffre mais de ses propriétés génétiques.

Découvrir de nouveaux traitements

Le but étant de trouver quels médicaments fonctionnent sur quel type de population. C’est le pari qu’a fait Owkin. La start-up ne se concentre pas sur le diagnostic mais sur la recherche médicale. "Nous concevons des outils de deep learning destinés à des scientifiques. Dans le cadre de la médecine de précision, nous savons que les molécules qui se trouvent dans de nouveaux médicaments ne fonctionnent pas forcément sur tout le monde. Grâce à l’intelligence artificielle, il sera possible de trouver quel traitement convient à quel patient", explique Vincent Lepage, chargé du développement et de l’exploitation des produits chez Owkin. Quatre bêta-testeurs, des hôpitaux ainsi que des centres anti-cancer, expérimentent pour l’instant ces algorithmes. Nulle ambition de se substituer aux médecins de  leur part. "Nous nous contentons d’installer notre programme sur les serveurs des structures médicales." Aucune donnée n’est transférée chez eux. Un moyen pour Owkin de respecter la confidentialité des données des patients et de respecter le secret médical.

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