Tumeurs cérébrales : l’intelligence artificielle prouve son utilité en neurochirurgie

09/01/2020 Par Marielle Ammouche
Neurologie
En cas de tumeur cérébrale, un des défis est la précision des contours de la tumeur lors de l’ablation chirurgicale. Il est donc fondamentale de pouvoir identifier le mieux possible les limites de la tumeur.

C’est pourquoi les données de l’article qui vient de paraitre dans Nature Medicine sont importantes. Elles montrent en effet qu’un nouvel outil développé pas des chercheurs américains et basé sur l’intelligence articficielle peut permettre, grâce à un examen précis et rapide, -presque « en temps réel » -, de reconnaitre le type de tumeur et ses contours. Cette nouvelle technologie ne nécessite en effet que 2 minutes 30 pour analyser les cellules prélevées et dire si elles sont cancéreuses ou non, contre 20 à 30 minutes en moyenne pour une analyse classique, affirment les auteurs. Elle combine une technique d'imagerie innovante au laser et un algorithme entraîné par l'analyse de plus de 2,5 millions d'images de biopsies. Avec cet outil, « nous sommes mieux équipés pour conserver les tissus sains et n'enlever que les tissus infiltrés par les cellules cancéreuses, ce qui se traduit par moins de complications et de meilleurs résultats pour les patients cancéreux », a expliqué à l'AFP Daniel Orringer, de l'université de New York. « En neurochirurgie et dans beaucoup d'autres domaines de la chirurgie des cancers, la détection et le diagnostic des tumeurs pendant l'opération sont essentiels pour effectuer le geste chirurgical le plus approprié », souligne le neurochirugien. A partir de l'échantillon prélevé, le programme permet aussi de dire de quel type de tumeur il s'agit, parmi les 10 types de cancers cérébraux les plus fréquents, avec une efficacité comparable à celle des médecins pathologistes, selon l'étude. L'essai clinique, dont les résultats ont été publiés le 6 janvier, a inclus 278 patients atteints d'une tumeur au cerveau. Il en ressort que l'intelligence artificielle a établi un diagnostic correct dans 94,6% des cas, contre 93,9% pour l'analyse humaine. « De façon étonnante, dans tous les cas où les pathologistes se sont trompés, notre algorithme a vu juste, et dans tous les cas où l'algorithme s'est trompé, les pathologistes ont vu juste », observe le Dr Orringer. Selon les auteurs, un tel outil pourrait améliorer la pertinence de l'analyse humaine et pallier la pénurie d'experts dans les endroits où ils ne sont pas assez nombreux. « Environ 15,2 millions de personnes se voient diagnostiquer un cancer chaque année, et plus de 80% subiront une chirurgie », rappellent-ils. Une biopsie cérébrales est alors souvent analysée dès le bloc opératoire, pour fournir un diagnostic préliminaire, ce qui représente plus d'1,1 million de biopsies par an rien que pour les Etats-Unis.
 

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