L’intelligence artificielle pourrait bientôt révolutionner la radiothérapie, un traitement essentiel pour plus de la moitié des patients atteints de cancer. Une collaboration entre la Mayo Clinic et Google Health vise à développer un algorithme capable d’automatiser une étape cruciale de la planification du traitement, améliorant ainsi la précision et l’efficacité des soins.
La radiothérapie, qui utilise des rayonnements ionisants pour détruire les cellules cancéreuses, est une technique complexe. Pour minimiser les dommages aux tissus sains environnants, les médecins doivent définir avec précision les contours de la tumeur et des organes à risque – une procédure délicate et chronophage. Or, des variations significatives existent entre les praticiens dans la manière de réaliser cette étape, ce qui peut affecter la qualité du plan de traitement et, par conséquent, les résultats pour les patients. Une étude a révélé que ces divergences dans la délimitation des zones cibles peuvent entraîner une toxicité accrue et une diminution de la survie, avec des écarts majeurs observés dans jusqu’à 13 % des plans de radiothérapie.
Si des outils informatiques existent pour aider à réduire ces incohérences, ils ne sont pas encore parfaits. « Les organes et les tumeurs concernés sont des données essentielles pour les modèles informatiques actuellement utilisés pour générer des plans de dose de rayonnement. Si les organes ne sont pas correctement identifiés, le plan de rayonnement peut ne pas protéger ces structures critiques ou traiter correctement la tumeur », explique le Dr Chris Beltran, président de la Division de physique médicale de la Mayo Clinic en Floride.
C’est dans ce contexte que la Mayo Clinic et Google Health ont lancé un projet commun axé sur l’application de l’IA à la planification de la radiothérapie. L’initiative se concentre initialement sur les cancers de la tête et du cou, une zone particulièrement complexe en raison de la proximité de nombreux organes sensibles. « Aujourd’hui, les radio-oncologues tracent minutieusement des lignes autour des organes sensibles comme les yeux, les glandes salivaires et la moelle épinière pour s’assurer que les faisceaux de rayonnement évitent ces zones. Et même si cela fonctionne bien, il faut beaucoup de temps pour bien faire les choses », précise Cían Hughes, responsable informatique chez Google Health. « Nous voyons un énorme potentiel dans l’utilisation de l’IA pour augmenter certaines parties du flux de travail de remodelage, et espérons que ce travail permettra à terme d’offrir une meilleure expérience aux patients et d’aider ces derniers à obtenir le traitement dont ils ont besoin plus tôt. »
Les équipes de la Mayo Clinic et de Google Health utilisent des données anonymisées pour développer et valider un algorithme capable d’automatiser le contour des tissus et des organes sains à partir des tumeurs, ainsi que pour élaborer des plans de dosage et de traitement adaptatifs. L’objectif est d’améliorer la qualité des plans de radiothérapie, d’optimiser les résultats pour les patients, de réduire les délais de planification et d’accroître l’efficacité de la pratique de la radiothérapie.
Un atout majeur de ce projet réside dans le fait que la plupart des accélérateurs linéaires – les appareils utilisés pour délivrer les rayonnements – sont équipés d’une interface de programmation ouverte (API). Cela pourrait permettre aux hôpitaux du monde entier d’adopter rapidement cette nouvelle technologie et d’améliorer considérablement la précision du contour radiologique, rendant ainsi ces traitements accessibles à un plus grand nombre de patients, y compris ceux qui se trouvent dans des régions mal desservies.
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