L’intelligence artificielle dans les soins contre le cancer : analyse de l’environnement

19 septembre 2019

Découvrez comment une nouvelle technologie comme l’intelligence artificielle (IA) offre le potentiel d’améliorer la prestation des soins contre le cancer, tant dans l’immédiat que dans les années à venir

Tandis que le nombre de Canadiens recevant un diagnostic de cancer augmente, de nouveaux modèles de prestation de soins qui améliorent l’accès et l’efficacité, et qui réduisent les coûts sont nécessaires. Le Partenariat est le coordonnateur de la Stratégie canadienne de lutte contre le cancer (la Stratégie) 2019-2029, récemment actualisée, qui illustre le fait que la technologie doit jouer un rôle plus important dans l’amélioration des résultats de la lutte contre le cancer pour les Canadiens.

Les outils d’IA sont susceptibles d’accroître l’efficacité des soins contre le cancer tout en réduisant la main-d’œuvre requise pour leur prestation, entraînant ainsi une réduction des coûts pour le système.

Les principaux secteurs suivants sont ceux où l’IA est exploitée ou explorée dans le cadre des soins contre le cancer :

• Analyse des données visant à faciliter la détection du cancer à un stade plus précoce et/ou l’identification de personnes à risque accru de souffrir d’un cancer. Certaines de ces approches font appel à des techniques moins effractives que celles d’imagerie ou de biopsie traditionnelles.
• Appui au diagnostic du cancer afin de le rendre potentiellement plus efficace et amélioration de l’accès aux soins par l’examen des images diagnostiques et cliniques, la segmentation des images, la mise en surbrillance de régions douteuses et/ou la classification des résultats (bénins ou malins). En outre, les découvertes pathologiques peuvent être classifiées et les biomarqueurs identifiés comme étant associés aux caractéristiques d’imagerie (radiomique).
• Soutien à la planification et à la prise de décisions relatives au traitement du cancer par le regroupement et l’examen des données cliniques sur les patients, des publications ou d’autres données médicales aux fins d’orienter les traitements individuels, et adoption d’une approche personnalisée du traitement du cancer et des soins de suivi par l’établissement de pronostics sur la progression de la maladie, la survie et la réponse au traitement.
• Observation améliorée et prise en charge proactive des symptômes et des complications dont peuvent souffrir les patients atteints de cancer.
• Efficacité accrue du processus de traitement par l’automatisation de tâches autrefois effectuées par des humains (p. ex., planification et programmation des séances de radiothérapie, tant pour les fournisseurs de soins de santé que pour les patients, par l’obtention en temps réel d’une documentation mains libres auprès des fournisseurs qui utilisent des programmes de traitement du langage naturel assistés par l’IA).
• Soutien à l’amélioration de la qualité par l’extraction de données et de données probantes concrètes obtenues à partir des dossiers de santé électroniques (DSE) afin d’orienter les indicateurs de qualité et la surveillance ainsi que les décisions liées aux traitements et aux modifications du système.
• Amélioration de l’expérience du patient par la transmission simplifiée de renseignements et la personnalisation d’un soutien qui répond à ses besoins particuliers.

Chacun de ces secteurs est exploré plus en détail dans le rapport et assorti d’explications sur la façon dont les technologies et les algorithmes d’IA sont utilisés ou mis à l’essai dans la pratique.

Exemples d’innovations en matière d’IA actuellement en vigueur ou en cours d’essai

Le rapport inclut également des exemples d’innovations d’IA particulières, utilisées ou mises à l’essai dans des situations réelles. De tels modèles illustrent les possibilités d’utiliser l’IA aux fins d’amélioration des résultats pour les patients atteints de cancer :

• ColonFlag
• Doctor AIzimov
• ai4gi
• Mia
• MoleMapper
• Watson for Oncology
• Watson for Clinical Trial Matching
• AutoPlanning
• Precise MD
• PATHFx
• Docbot

Considérations relatives à la mise en œuvre de l’IA

La présente analyse de l’environnement met également en lumière de nombreux éléments essentiels qui doivent être pris en compte et discutés aux fins de soutenir une mise en œuvre élargie de technologies de l’IA :

• Enjeux éthiques
• Accès aux données, respect de la vie privée des patients et sécurité des données
• Équité
• Transparence, reproduction, validation et mise à l’essai
• Répercussions sur la main-d’œuvre en santé
• Coûts et rentabilité

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