Comment l’IA remodèle les soins et le diagnostic du cancer

L’intelligence artificielle pourrait avoir de profondes implications dans le domaine de l’oncologie, ont conclu les panélistes s’adressant à la journaliste et modératrice Katie Couric au Constellation Forum 2023 à Northwell Health la semaine dernière.

Le Dr Richard Barakat, médecin en chef et directeur exécutif des services de lutte contre le cancer et de la division de recherche chez Northwell Health, a noté que l’utilisation de l’IA en imagerie aidera les radiologues et servira de « copilote » clinique conçu pour aider à éviter les erreurs, telles que les mammographies faussement négatives.

« La clé sur laquelle nous devons nous concentrer avec l’intelligence artificielle est de fournir ces systèmes de sauvegarde », a-t-il déclaré. « Mais je pense que le rôle de l’IA est bien plus que cela. »

Barakat a déclaré qu’un autre domaine dans lequel son équipe envisage d’utiliser l’IA est de contribuer à l’appariement des essais cliniques sur le cancer. Il a ajouté que l’IA pourrait également aider à prédire les effets secondaires de certains de ces traitements, permettant ainsi aux oncologues d’essayer de les atténuer de manière proactive.

Andy Moye, PDG de Paige.AI, une plateforme de diagnostic basée sur l’IA destinée aux oncologues et aux pathologistes, a convenu que l’IA est vraiment bénéfique pour établir de meilleurs diagnostics et réduire les erreurs humaines.

« [Oncologists] « Nous devons commencer par le bon diagnostic et réussir du premier coup », a-t-il déclaré. « Ce que nous nous efforçons de faire, c’est de prendre ces lames de verre, ces instruments analogiques, et de les numériser, et une fois qu’ils sont numériques, vous êtes capable de débloquer ce vaste monde d’apprentissage automatique et d’IA et tout ce qui va avec.

Le défi réside dans la manière dont ce vaste volume de données peut être stocké et analysé.

« Chaque diapositive peut contenir jusqu’à deux gigaoctets de données, et 30 à 40 millions de diapositives sont produites chaque année, peut-être plus que cela », a déclaré Moye.

« Nous réfléchissons aux informations génomiques, aux données de laboratoire clinique, à vos notes cliniques. Vous prenez toutes ces données et vous pouvez construire des modèles qui ont ensuite des valeurs prédictives et vraiment commencer à analyser en amont l’aspect santé de la population », a-t-il déclaré. expliqué.

Cela aide à déterminer qui, dans une population, pourrait être plus à risque de cancer du sein ou de la prostate.

« Mais en aval, si vous obtenez cette mammographie, vous pouvez obtenir de meilleurs résultats prédictifs », a-t-il déclaré. « C’est le genre de choses dans lesquelles nous entrevoyons un avenir vraiment brillant. »

Daisy Wolf, partenaire d’investissement dans une société de capital-risque Andreessen Horowitz affirme que l’IA peut aider à gérer la spirale des coûts des soins de santé en réduisant le nombre de tâches actuellement effectuées par les cliniciens.

« Le coût très élevé des soins de santé est dû à de nombreuses pénuries de main-d’œuvre, et l’IA va nous y aider très bientôt en supprimant le travail de l’assiette humaine », explique-t-elle. « Et puis chaque patient aura dans sa poche un médecin et une infirmière en IA extraordinaires, qui complèteront leur vrai médecin. »

Elle a ajouté que même si ChatGPT n’a pas été explicitement formé à la médecine, de son point de vue, il est toujours « meilleur qu’une personne moyenne avec Google », et elle a été impressionnée par les progrès réalisés.

« Je suis très optimiste quant à l’impact de la technologie et de l’IA sur la santé humaine », a déclaré Wolf.

Moye a néanmoins abordé la question des biais implicites dans l’IA, soulignant que chaque clinicien et chaque patient devraient avoir accès à ce qu’il a appelé « l’étiquette nutritionnelle » d’un modèle d’IA, c’est-à-dire les ensembles de données sur lesquels le modèle a été formé.

« Si vous avez ce modèle qui apparaît, en particulier ces grands modèles de langage qui sont construits sur des milliards, des milliards et presque des milliards de paramètres, il y a un biais implicite dans la nature humaine, et ces grands modèles de langage sont construits sur cela », a déclaré Moye. « Cela va malheureusement refléter beaucoup de ces choses-là. »

D’un autre point de vue, Barakat a souligné que l’IA pourrait contribuer à remédier aux biais engendrés dans de nombreux essais cliniques.

« La réalité est que les patients qui bénéficient des nouvelles thérapies les plus avancées sont ceux qui savent comment se rendre aux bons endroits, et les patients mal desservis et issus de minorités ne bénéficient pas des essais cliniques les plus avancés », a-t-il déclaré.

Il a indiqué que ce qui serait utile serait que les essais cliniques soient ouverts à tout le monde et que les professionnels de la santé puissent apprendre de tout le monde car il existe « clairement » des raisons génétiques qui différencient certains patients.

« L’une des formes les plus mortelles de cancer du cerveau, le glioblastome, est presque inconnue chez les Afro-Américains. Il y a une raison à cela », a-t-il déclaré. « Il y a une raison génétique à cela. Apprenons-le et appliquons-le à d’autres populations. C’est bidirectionnel. Nous devons apprendre de tout le monde. »

Barakat a ajouté que malgré les promesses de l’IA, il est essentiel de comprendre que seuls certains ont la possibilité d’accéder aux outils d’IA générative, ce qui souligne l’importance pour les professionnels de la santé de comprendre la technologie.

« Nous ne pouvons pas supposer que toute cette formidable technologie soit accessible à tous », a-t-il déclaré. « Mon conseil est de faire de notre mieux afin de pouvoir vous guider et nous permettre de comprendre l’IA pour amener les patients à leur place. »