Le CERN forme des modèles d’IA pour révolutionner le traitement du cancer | Technologie

Les innovations basées sur l’intelligence artificielle que le CERN a initialement développées pour améliorer la maintenance de son accélérateur de particules ont des applications révolutionnaires dans le domaine de la santé. Réduire la taille des appareils de radiothérapie et les optimiser pour faciliter leur utilisation – notamment dans les pays moins dotés en ressources -, concevoir un programme intelligent de prévention du cancer du sein ou améliorer le suivi des patientes victimes d’un AVC sont quelques-uns des projets prometteurs dans lesquels le laboratoire européen de recherche nucléaire travaille, en collaboration avec des hôpitaux européens, dont le Vall d’Hebron à Barcelone.

Le CERN offre aux hôpitaux son expérience dans la gestion d’énormes quantités de données de manière sécurisée et décentralisée, essentielle pour garantir la confidentialité et la sécurité des informations privées des patients utilisées pour alimenter l’algorithme. Cette institution, dont le domaine principal est la physique des particules, travaille sur ses données avec un système qui évite le transfert d’informations vers un stockage central, effectuant le traitement localement pour garantir la confidentialité et optimiser les ressources lorsque différents hôpitaux créent en collaboration des modèles fiables d’analyse des maladies basés sur l’IA. et prédiction.

«C’est un nouveau paradigme. Avant, une grande quantité de données était centralisée et stockée. Nous effectuons désormais le traitement à l’endroit où les données sont acquises, par exemple dans un hôpital. Si nous garantissons la confidentialité, la protection des données et la robustesse du modèle, nous obtenons quelque chose qui présente un grand intérêt pour les applications médicales », explique Luigi Serio, scientifique du CERN, lors d’une visite des installations du laboratoire organisée par l’Union internationale de lutte contre le cancer (UICC). à l’occasion du Congrès Mondial contre le Cancer à Genève (Suisse).

Luigi Serio, responsable des développements de l’intelligence artificielle appliquée au domaine de la santé, admet que le laboratoire qui a découvert l’antimatière – ou celui où est né le web – n’est pas le seul à utiliser ce modèle de traitement de l’information : « Mais nous offrons la robustesse, la pouvoirs du CERN et le fait que nous pouvons fournir le service garanti par la bonne réputation et le but non lucratif en tant qu’organisation altruiste que nous sommes », précise Serio.

Voici comment l’IA contribue à améliorer la surveillance des accidents vasculaires cérébraux

L’une des applications basées sur ce système est TruckStroke, qui permet déjà d’améliorer le traitement de l’AVC grâce à l’intelligence artificielle chez quelque 10 000 patients dans des hôpitaux en Allemagne et en Belgique et dans l’unité d’AVC Vall d’Hebron à Barcelone.

En comparant les images cérébrales du patient victime d’un accident vasculaire cérébral avec les modèles formés par le CERN dans le cadre du projet « TrustStroke », l’algorithme prédit comment le patient pourrait évoluer, quel traitement lui être administré et le suivi requis. Plus important encore, l’outil prédit le risque de récidive.

Chaque année, en Europe, 1,1 million de personnes sont victimes d’un accident vasculaire cérébral, un demi-million en meurent et près de 10 millions de survivants doivent être soignés à long terme par les médecins. « Les professionnels sont débordés par les patients victimes d’un AVC et ont besoin de plus en plus de nouveaux outils pour soutenir leur travail », précise Luigi Serio.

Les hôpitaux disposent de toutes les données configurées localement, mais en échangeant les paramètres avec le serveur principal, ils obtiennent des modèles de prédiction capables de mesurer la gravité de l’accident vasculaire cérébral. « Le médecin peut utiliser ces modèles pour décider quel type de thérapie administrer au patient. Vous connaissez également l’issue probable et le suivi nécessaire, la durée de votre séjour à l’hôpital, la date à laquelle vous pouvez sortir, etc. », explique le chercheur.

L’algorithme sait qui doit subir une mammographie

Le CERN prévoit d’achever l’année prochaine un programme de détection du cancer qui promet d’être 50 % plus précis que le modèle de dépistage actuellement utilisé, GAIL. Outre les facteurs d’âge et les antécédents cliniques, le modèle du CERN déterminera les risques d’avoir un cancer du sein en combinant de multiples facteurs, par exemple la consommation de certains aliments ou d’alcool, le mode de vie et l’activité physique, l’âge de la femme à sa première grossesse ou encore la ménopause, entre autres paramètres.

Le système de dépistage actuel ne comporte pas une approche basée sur tous les facteurs de risque. “L’idée est de disposer d’un outil capable d’analyser plusieurs facteurs au-delà de ceux actuellement pris en compte pour décider si une mammographie doit être réalisée plus tôt, y compris si elle peut être retardée et pour quelles raisons”, explique Luigi Serio.

Les données pour entraîner l’outil proviennent EPIC (Etude prospective européenne sur l’alimentation, le cancer et la santé)qui contient des informations collectées sur plus de 20 ans. Une fois le modèle finalisé l’année prochaine, il devra être testé et réglementé. Il reste donc encore des étapes à franchir pour que le système prometteur de dépistage du cancer du sein remplace le protocole actuel.

Le CERN souhaite améliorer les accélérateurs linéaires de radiothérapie (LINAC) dotés d’intelligence artificielle pour simplifier leur utilisation et les adapter aux environnements des pays à revenu faible et intermédiaire, où il est difficile d’accéder à une machine non seulement en raison de son coût élevé mais aussi parce que il y a un manque de gens pour savoir comment les utiliser. « Les machines sont difficiles à acquérir, à installer, à exploiter et à entretenir », explique Luigi Serio. L’utilisation de l’intelligence artificielle dans ce domaine pourrait assurer une qualité de soins efficace car, explique-t-il, la machine peut être utilisée et le diagnostic posé même en l’absence d’expert.

Grâce à un nouveau logiciel basé sur l’IA, il est possible de prévoir les pannes, de rationaliser la maintenance et également de guider ceux qui utilisent les machines, en plus de réduire les temps d’arrêt des installations de radiothérapie, qui sont désormais parfois hors d’usage en raison du manque de personnel sachant comment procéder. pour les utiliser. Ce modèle pourrait même ouvrir la porte à l’automatisation de la planification du traitement.

Le projet, appelé STELLA, vise initialement à améliorer le traitement par radiothérapie dans certains pays africains, où il existe un appareil de radiothérapie pour 3,5 millions de personnes, contre un pour 80 000 à 100 000 personnes aux États-Unis et dans la plupart des pays européens.

Prédire l’évolution des tumeurs ou de la maladie d’Alzheimer

Une application médicale développée par le CERN est capable de déterminer les défauts, anomalies ou pathologies du cerveau et d’indiquer aux médecins à quel moment précis une pathologie, par exemple une tumeur, pourrait se développer, grâce à un système complexe sur lequel repose cette institution. a été créé pour éviter les pannes dans le fonctionnement de l’accélérateur de particules.

« Il est intéressant de noter que le cerveau est un système complexe qui peut être modélisé sous forme de graphique. Vous avez des neurones dans différentes parties du cerveau qui sont connectés les uns aux autres, et vous pouvez établir une matrice de nœuds et de vecteurs qui relient les différentes parties », explique le chercheur du CERN. En traitant les images cérébrales obtenues par IRM, l’algorithme est capable de détecter avec une certaine précision où pourrait se trouver une pathologie.

“L’algorithme extrairait l’image indiquant qu’il y a une certaine irrégularité, et il peut même prédire où se trouve l’anomalie et où elle se propage”, explique-t-il. Cette technologie est testée cliniquement à l’hôpital universitaire de Kapodistrian (Grèce). Pour l’instant, explique Luigi Serio, ils ont été utilisés pour la segmentation de tumeurs ou d’accidents vasculaires cérébraux, mais le CERN envisage d’utiliser ce système pour suivre l’évolution de la maladie d’Alzheimer ou de la démence.