L'intelligence artificielle pour améliorer mais « pas remplacer le jugement du médecin », peut permettre d’optimiser le traitement du cancer de la vessie, conclut cette équipe de cancérologues de l’Université du Michigan. Les chercheurs documentent, dans la revue Tomography, un nouvel outil d'apprentissage automatique qui permet de déterminer avec plus de précision si les patients développent une réponse satisfaisante à la chimiothérapie.
Il s’agit d’une petite étude multisite qui valide l’efficacité d’un système basé sur l'intelligence artificielle (IA) à améliorer l’évaluation clinique de la réponse du patient traité par chimiothérapie pour un cancer de la vessie, avant une cystectomie radicale (chirurgie d'ablation de la vessie). « Si vous utilisez ce modèle intelligemment, il vous sera d’une grande aide » écrit l’auteur principal, le Dr Lubomir Hadjiyski, professeur de radiologie à l'Université du Michigan.
L'IA ne remplace pas mais complète l'expertise humaine
Lorsque les patients développent un cancer de la vessie, les chirurgiens retirent souvent toute la vessie afin de prévenir une récidive du cancer ou sa propagation à d'autres organes ou zones. Cependant, ces dernières années, de nouvelles preuves ont suggéré que la chirurgie peut ne pas être nécessaire si un patient n'a plus aucun signe de maladie après la chimiothérapie. C’est alors que l’IA peut s'avérer d’une grande utilité.
L’IA pour l’analyse post-chimiothérapie : il est difficile en effet de déterminer si la lésion laissée après le traitement est un tissu nécrotique ou si le cancer persiste. Les chercheurs se sont demandé si l'IA pouvait aider, sans « court-circuiter » le médecin.
L’étude a invité 14 médecins de différentes spécialités (radiologie, urologie, oncologie, étudiant en médecine) à examiner les analyses avant et après traitement de 157 tumeurs de la vessie. Les participants ont noté 3 mesures du niveau de réponse à la chimiothérapie et ont émis leur recommandation pour la prochaine étape thérapeutique pour chaque patient de l’étude (radiothérapie ou chirurgie).
Dans un deuxième temps, les médecins ont eu accès au score calculé par l'ordinateur. Des scores plus faibles indiquaient une probabilité plus faible de réponse complète à la chimio et vice versa pour les scores plus élevés. Les médecins avaient alors la possibilité de réviser leurs notations ou de les laisser inchangées.
Quels que soient leurs spécialités et leurs niveaux d'expérience, les médecins participants s’accordent sur la capacité d’amélioration de l’évaluation, apportée par le système d'IA. Les moins expérimentés d’entre eux y trouvent la plus grande valeur ajoutée au point qu’ils « rejoignent », avec l’aide du modèle IA les mêmes qualités de diagnostic que les participants médecins plus expérimentés. L'outil permet également d’aider des professionnels de santé moins spécialisés ou moins axés uniquement sur les soins cliniques.
L’équipe, qui travaille depuis plus de 20 ans sur le potentiel de l'IA dans l’évaluation de différents types de cancer et des réponses des patients aux traitements est aujourd’hui convaincue de l’utilité de ces outils d'apprentissage automatique, mais en tant que « deuxième avis » en complément de celui du médecin.
« L'ordinateur fait lui-aussi des erreurs comme un radiologue en ferait. Utilisé correctement, il donne une chance d'améliorer mais ne remplace pas le jugement du médecin ».
Source: Tomography March, 2022 DOI: 10.3390/tomography8020054 Computerized Decision Support for Bladder Cancer Treatment Response Assessment in CT Urography: Effect on Diagnostic Accuracy in Multi-Institution Multi-Specialty Study
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