Nous vous annoncions très récemment
le résultat impressionnant d'une étude concernant l'invention d'un vaccin contre le cancer du pancréas. Aujourd'hui c'est une toute autre approche permettant de lutter contre ce cancer que nous vous présentons: une intelligence artificielle qui permettrait de le diagnostiquer avant même qu'il n'apparaisse !
Ce cancer présente la particularité d'être diagnostiqué tardivement du fait de l'absence de symptôme à ses débuts, ce qui explique les statistiques de mortalité qu'il provoque (seuls 10% des patients en survivent). Seules les personnes ayant des antécédents familiaux de cette maladie, ou certaines mutations génétiques font l'objet d'une surveillance active. Il est ainsi nécessaire de trouver des solutions afin de pouvoir le diagnostiquer plus tôt.
C'est pour cette raison qu'une équipe de chercheurs de la faculté de biologie d'Harvard, a planché sur le sujet et a développé un outil basé sur l'IA qui permet de prédire son apparition. L'objectif de l'outil est d'identifier les personnes présentant un risque élevé de développer ce type de cancer, et ainsi détecter sa survenue plusieurs années avant le diagnostic.
Pour cela, pas besoin de faire passer des tests aux patients: l'IA a analysé près de neuf millions de dossiers médicaux danois ainsi qu'un nombre plus restreint de dossiers américains, en remontant sur une période de 41 ans. Parmi ces dossiers, 24 000 concernaient des patients ayant développé un cancer du pancréas. En analysant les données de ces dossiers, l'algorithme s'est ainsi entraîné à identifier les points communs préalables au diagnostic, et ainsi à discerner les schémas qui pourraient indiquer un risque futur de développer ce cancer.
À titre d'exemple, l'outil a identifié que les diagnostics de diabète de type 2, de calculs biliaires ou d'anémie augmentaient les probabilités de développer un cancer du pancréas dans les trois ans qui suivent. De même, l'inflammation du pancréas se révèle, comme on aurait pu l'imaginer, prédictive d'un futur cancer dans les deux ans qui suivent.
D'après les chercheurs, l'algorithme serait au moins aussi précis que les tests de séquençage génétique actuels pour prédire la maladie. Espérons que cet outil puisse, à terme, être utilisé pour améliorer la prise de décision clinique et conduire à des traitements plus précoces pour de meilleurs résultats.