Entre 2022 et 2026, les grandes organisations vont voir leurs volumes de données non structurées tripler. Dans le monde de la santé plus particulièrement, ce sont 10 zettaoctets de données qui seront créés entre 2021 et 2025.
Et chacune de ces données vient alimenter des recherches médicales, comme l’anatomopathologie par exemple, dite anapath.
Dans le monde de la santé, 10 zettaoctets de données seront créés entre 2021 et 2025.
Cette spécialité médicale consiste à établir un diagnostic à partir de l’observation de cellules ou tissus prélevés sur le patient.
Les professionnels de l’anatomie pathologique, appelés anatomopathologistes, examinent les échantillons tissulaires prélevés lors de biopsies, de chirurgies ou d’autopsies pour identifier les anomalies, les maladies et les lésions.
Au CLB, plus de 110 000 lames analysées chaque année
Cette spécialité est pratiquée par exemple au Centre de Cancérologie Léon Bérard de Lyon. Plus de 110 000 lames contenant cellules et tissus y sont analysées chaque année.
Et celles-ci sont en voie de numérisation, avec pour conséquence la mise en place d’instances de stockage idoines. « Nous prévoyons 20 à 30 téraoctets par an dédiés à la numérisation de ces lames, explique Franck Mestre, Responsable Infrastructure du centre. Et la croissance est exponentielle ».
Cette numérisation est le préalable indispensable au développement de l’IA en anapath.
Une analyse boostée au deep learning
Grâce à l’analyse de données et à l’intelligence artificielle, l’ordinateur est en passe d’automatiser la détection d’anomalies.
« En appliquant du deep learning sur la base de 3 000 lames, il a été possible d’affiner les pronostics vitaux où seulement 3 catégories de pronostics étaient possibles jusqu’à aujourd’hui », explique le Centre Léon Bérard.
De quoi laisser le médecin se concentrer sur les cas plus complexes, où le savoir humain ne peut être remplacé par la machine.
L’utilisation de l’IA pour interpréter ces données numérisées devient donc un allié précieux, à la fois pour les médecins et les patients.
Vers la disparition des microscopes ?
Une conséquence concrète de la numérisation de ces données médicales et de la mise en place de l’intelligence artificielle pour l’analyse, est la disparition du bon vieux microscope des laboratoires.
C’est le cas par exemple au CHU de Rennes, qui utilise lui aussi un système qui numérise les lames et les classe dans le dossier du patient. Cela simplifie la tâche du médecin et lui évite des allers-retours incessants entre l’écran et le microscope.
L’idée n’est pas de remplacer les praticiens, mais d’apporter une assistance quotidienne pour augmenter la qualité des soins et la quantité de patients suivis.
À l’avenir, une couche d’intelligence artificielle doit permettre de détecter automatiquement des anomalies.
L’idée n’est évidemment pas de remplacer les praticiens, mais d’apporter une assistance au quotidien qui doit permettre d’augmenter à la fois la qualité des soins et la quantité de patients suivis.
À termes, la mise en place de l’IA dans le processus d’anapath doit donc permettre :
- L’automatisation des tâches répétitives
L’IA automatise certaines tâches répétitives et chronophages de l’anatomie pathologique, comme la segmentation des tissus, la détection des cellules anormales et la quantification des caractéristiques cellulaires.
Cela libère du temps pour les pathologistes afin qu’ils se concentrent sur des tâches plus complexes et interprétatives.
- Un diagnostic assisté par l’IA
Cela passe par la formation d’algorithmes d’IA pour aider les anatomopathologistes à diagnostiquer plus rapidement et avec une plus grande précision sur la base de très importants volumes de données.
