Chroniqueur : Gérald Kierzek
Ce matin Gérald Kierzek nous explique en quoi l'intelligence artificielle peut être utile en matière de diagnostic des cancers primitifs. Une méthode qui rend le diagnostic plus sûr et sécurise en complément du médecin.
Ce matin Gérald Kierzek nous explique en quoi l'intelligence artificielle peut être utile en matière de diagnostic des cancers primitifs. Une méthode qui rend le diagnostic plus sûr et sécurise en complément du médecin.
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00:00 l'intelligence artificielle nous veut aussi du bien et peut même carrément sauver des vies.
00:05 Pour être intelligente, pour le nom "intelligence artificielle",
00:09 oui, c'est la une du parisien sur ce patient Wilfrid qui fait une crise d'épilepsie.
00:13 On lui découvre deux métastases, deux métastases au niveau cérébral
00:17 qui était responsable de sa crise d'épilepsie et des métastases, ça veut dire qu'il a un cancer primitif
00:21 et Wilfrid fait partie de ces 7000 patients dont on ne connaît pas le cancer d'origine.
00:26 Et ça c'est un vrai problème parce que si on ne connaît pas le cancer d'origine, on ne peut pas traiter et cibler ce cancer-là.
00:32 Et c'est là où l'intelligence artificielle intervient, c'est-à-dire qu'à partir de prélèvements,
00:36 ces prélèvements sont analysés par l'intelligence artificielle.
00:40 Alors quand je dis intelligence, en fait c'est une analyse artificielle parce qu'on fait un prélèvement,
00:45 ce prélèvement est compilé avec, dans le cas de Wilfrid et surtout de ses chercheurs,
00:51 avec 20 000 profils ARN de tumeurs du sein, de tumeurs du rein.
00:55 On fait un prélèvement, on fait une biopsie assez standard, le scanner de la lame est passé dans la machine
01:01 et l'ordinateur va comparer le prélèvement avec 20 000 prélèvements d'autres cancers et va voir où ça matche.
01:07 Et la probabilité, c'était chez Wilfrid, qu'à 90%, son cancer d'origine était un cancer rénal.
01:14 Alors vous allez me dire "mais il suffisait de faire une échographie ou un scanner etc."
01:17 Evidemment, il avait tout, il avait eu tous les examens standards qui ne montraient rien,
01:21 c'était passé au travers parce que le cancer primitif était trop petit pour pouvoir le voir.
01:25 Et là, grâce à l'intelligence artificielle, ça permet grâce aux cellules, grâce au patrimoine génétique,
01:30 de prédire que c'est un cancer du rein et donc de cibler avant même que le cancer du rein
01:35 ne soit dépistable par le scanner ou par l'IRM.
01:38 Donc on voit bien que là ça a été intéressant parce que ça a permis très rapidement de cibler un traitement
01:43 et d'avoir donc des résultats sur le grade, le type de tumeur etc.
01:47 Quels sont les autres types d'applications métines avec l'intelligence artificielle ?
01:50 Théoriquement, il y en a plein, médecine de précision à chaque fois on le voit,
01:53 notamment sur les maladies cardiovasculaires ou sur les cancers.
01:55 C'est vrai que tous les cancers maintenant, il faut un génotypage,
01:58 donc il faut confirmer avant de lancer des chimiothérapies, reconnaissance d'image.
02:02 Ça c'est assez fabuleux parce que ça permet, un radiologue par exemple,
02:06 il a emmagasiné une expérience et c'est ce qui lui permet d'interpréter un scanner, une IRM ou d'autres images.
02:12 Là, l'intelligence artificielle va emmagasiner des milliers, pour ne pas dire des millions d'images
02:17 et va pouvoir les comparer avec votre scanner par exemple.
02:19 Donc ça rend le diagnostic plus précis.
02:22 Amélioration de la prestation des soins de santé, je pense aux chirurgiens,
02:25 aux robots chirurgicales qui va permettre avec un repérage par exemple par imagerie,
02:29 de faire un geste beaucoup plus précis.
02:31 On peut imaginer aussi la conception de médicaments.
02:33 Bref, les champs sont relativement fabuleux en termes de perspectives.
02:37 Mais quand je vous parlais de la radiologie, il y a aussi l'anatomopathologie.
02:40 Vous savez, on vous fait un prélèvement, une biopsie,
02:42 et cette biopsie, c'est l'anapath, c'est le biologiste qui va regarder dans son microscope.
02:47 Et pareil, c'est son expérience.
02:49 Là, son expérience va être décuplée, pour ne pas dire plus, par l'intelligence artificielle.
02:53 C'est beaucoup plus fin que ce qu'on arrive à faire.
02:55 C'est une analyse qui analyse par rapport à une expérience beaucoup plus importante.
02:59 Mais tout le problème, c'est d'avoir les datas.
03:01 C'est tout le problème du big data, c'est d'avoir une collection de données
03:05 et d'avoir des données qui sont précises et des données qu'on va pouvoir rentrer dans l'ordinateur.
03:09 Et l'ordinateur, qu'est-ce qu'il fait finalement ?
03:11 Il va analyser. On parle d'intelligence artificielle,
03:14 mais on devrait parler plutôt d'analyse artificielle,
03:17 plutôt que d'intelligence artificielle.
03:19 Parce qu'il n'y a rien d'intelligent, si ce n'est qu'on compare un certain nombre de choses,
03:23 mais à l'échelle non pas humaine, mais à l'échelle de l'ordinateur.
03:26 Donc, ça veut dire que ce n'est pas demain que l'intelligence artificielle va remplacer les médecins ?
03:29 Non, en plus, ça rend le diagnostic plus sûr, ça va être en plus du médecin,
03:33 ça sécurise, mais ce n'est absolument pas un remplacement du médecin.