Cette IA prédit avec précision la survie des patients atteints de cancer : étude UBC

Des scientifiques de l’Université de la Colombie-Britannique et de BC Cancer ont mis au point une nouvelle IA capable de prédire avec précision la durée de vie d’un patient atteint d’un cancer, simplement en lisant les notes d’un médecin.

Selon leurs conclusions, publiées cette semaine dans la revue à comité de lecture JAMA Network Open, le modèle d’IA a pu prédire si les patients survivraient encore six mois, 36 mois ou 60 mois avec une précision de plus de 80 %.

Après avoir suivi les patients à intervalles réguliers après le test initial, le robot a eu raison de prédire quand les gens avaient moins de six mois à vivre 86 % du temps, quand les patients mourraient dans les 36 mois 84 % du temps, et lorsque les patients avaient moins de 60 mois à vivre 84 % du temps.

L’IA utilise une technologie appelée traitement du langage naturel, la même technologie qui alimente les chatbots IA viraux comme ChatGPT. Cela a été utilisé pour analyser les notes des oncologues après la première visite de consultation d’un patient, la première étape suivant un diagnostic de cancer. Aucune autre information n’a été fournie à l’AI.

Sur une période de cinq ans, les chercheurs ont mis leur IA au travail en analysant les notes de 47 625 patients souffrant de la maladie dans six sites de BC Cancer. Le modèle a pu fournir avec précision la durée de vie prévue, malgré une myriade de types et de stades de cancer différents.

Les chercheurs n’ont pas comparé la précision de leur modèle avec celle des médecins humains, a déclaré John-Jose Nunez, chercheur principal de l’étude et chercheur clinique au UBC Mood Disorders Center et BC Cancer, au Star. Ce sera l’un des prochains projets de l’équipe.

Déterminer l’espérance de survie d’un patient est une tâche notoirement difficile. Des études ont montré que certains spécialistes du cancer n’ont raison que 20 à 33 % du temps lorsqu’ils traitent de pronostics à long terme, près de la moitié des prédictions incorrectes ayant plus de six mois d’écart. D’autres études ont révélé que les médecins avaient un taux de précision d’environ 74 % lorsqu’ils prédisaient les durées de survie au cancer dans un délai d’un an.

«Parfois, les oncologues surestiment le temps qu’il reste à quelqu’un. Cela peut être lié au simple fait de ressentir ce lien émotionnel avec le patient, de vouloir qu’il aille bien », a déclaré Nunez, qui a noté qu’il n’était pas oncologue. “Parfois, ils sous-estiment également, ils peuvent savoir qu’un type de cancer particulier est assez difficile” et laisser cela influencer leur prédiction, a poursuivi Nunez.

Faire faire le travail à un robot à la place pourrait éliminer les préjugés humains et potentiellement arriver à une conclusion plus objective, a déclaré Nunez. Il a ajouté que l’IA est généralement bien meilleure que les humains pour traiter rapidement de grandes quantités de données et “faire une prédiction basée sur une tonne de petites pièces mobiles que nous, en tant qu’humains, ne pouvons peut-être pas faire”.

Nunez dit que son IA pourrait donner aux oncologues un outil important, les aidant à comprendre quand un traitement supplémentaire est nécessaire et quand se préparer à la fin de vie d’un patient.

“Je veux juste vraiment souligner, je pense que des modèles comme celui-ci vont aider tous les spectres, toutes les extrémités des soins contre le cancer”, a déclaré Nunez.

Il y a encore des questions auxquelles il faut répondre : par exemple, Nunez a déclaré qu’on ne sait pas exactement comment l’IA fait ses prédictions. À l’avenir, son laboratoire étudiera quels mots spécifiques le modèle de langage examine pour arriver à son résultat. Il souhaite également étendre l’étude aux patients atteints de cancer à travers le Canada, pas seulement en Colombie-Britannique.

“L’IA est en fait déjà intégrée dans les soins de santé”, a déclaré Nunez, ajoutant qu’il utilise l’IA pour dicter ses notes à l’hôpital. «Ce sera un processus graduel sur des décennies d’utilisation de plus en plus d’intelligence artificielle dans les soins de santé.

“Mais dans une certaine mesure, l’avenir est déjà là.”

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