L’avènement des thérapies ciblées, puis de l’immunothérapie, a considérablement bousculé la prise en charge en oncologie. En effet, de plus en plus de patients bénéficient de rémissions à long terme, y compris sur certaines localisations jusque-là délétères. Par ailleurs, la cancérologie est le domaine qui semble avoir le plus bénéficié des évolutions numériques et en intelligence artificielle (IA).
Ces dernières s’accompagnent d’une importante quantité de production de données : génomiques, médicales, d’imagerie… Les algorithmes et solutions d’IA permettent une analyse prédictive et, par là même, une personnalisation de la prise en charge, du diagnostic, du pronostic, des traitements et du suivi. Pour autant, les professionnels de santé ont encore du mal à appréhender ces outils en raison notamment des questions éthiques ou organisationnelles qu’ils induisent. De nombreuses études sont en cours pour valider le modèle, la valeur ajoutée et déterminer les meilleures guidelines.
Cette réflexion a clos les Rencontres nationales de la santé numérique, qui se sont tenues le 2 avril 2019 à Paris. L’événement était organisé dans le cadre de la campagne #FASN sur le thème de la cancérologie à l’ère du numérique, en partenariat avec Unicancer, afin d’accompagner la transformation numérique et organisationnelle de l’offre de soins. Exemples.
Impliquer tous les acteurs pour améliorer les soins
Le Dr Michel Angué, consultant médical de la société Parsek, propose Vitaly, une solution applicative web pour les patients et les médecins. Il s’agit d’un portail avec une entrée patient et une pour les praticiens.
La première brique de ce système est de centraliser les données médicales, accessibles à tous. l’outil rassemble des applications pratiques d’agenda partagé et de prise de rendez-vous avec un accès sécurisé pour des téléconsultations. En sortant de consultation, le patient a accès à toutes les informations « pour mieux comprendre et intégrer ce qui a été dit ». La plateforme comprend environ 20 millions d’utilisateurs, tous usages confondus, dans une dizaine de pays d’Europe. « Cela fonctionne d’autant mieux dans les petits pays où un dossier médical personnel est fonctionnel comme la Slovénie », indique le Dr Michel Anqué. L’enjeu en cancérologie est la diversité des parcours de soins.
L’Institut des sciences et technologies de Vienne, en Autriche, utilise la plateforme pour de la télé-expertise sur les cancers pédiatriques rares qui réunit des experts. Un autre cas d’usage est la confirmation du diagnostic grâce à des réunions de concertation pluridisciplinaire virtuelle pour ne pas avoir à se déplacer et avoir accès à l’ensemble des documents du patient de manière sécurisée. « Cette méthode permet notamment d’envisager d’intégrer le patient à la RCP », .
Enfin, la plateforme génère des alertes pour faciliter le régulation des consultations et hospitalisations de routine. « Notre démarche n’est pas basée sur des solutions complexes mais sur les usages. »
Surveiller et anticiper
Un autre axe de l’atout de la santé numérique dans le parcours de soins est le suivi. Le Dr Fabrice Denis, oncologue à l’institut interrégional de cancérologie Jean Bernard, en est persuadé. « Depuis 7 ans, je travaille sur une solution pour que les patients rapportent eux-mêmes leurs symptômes. Ces remontées ne se réduisent pas à empiler les applications. » Le Dr Denis a travaillé sur Moovcare, une application pour anticiper le diagnostic de récidive de cancer du poumon. L’équipe a suivi une démarche d’evidence based medecine avec une analyse et une exigence équivalente à celle du développement d’un médicament. « Cela coûte, prend du temps mais le résultat est implacable ».
La procédure de fiabilité et de démonstration de la preuve ouvre la porte à la reconnaissance comme dispositif médical. « Cette preuve d’efficacité et de sécurité est essentiel ». Le dossier de cette application est maintenant en demande de remboursement ; ce qui devrait être acté prochainement. Le modèle économique est un enjeu du déploiement de ces outils. « Ce n’est pas le patient qui doit payer pour ne pas aggraver les inégalités déjà existantes avec la fracture numérique. »
En effet, les patients les plus isolés sont ceux qui ont le plus besoin de ces outils. « En terme de pronostic, le fait d’être isolé est un facteur aggravant. On rechute et on meurt beaucoup plus quand on n’est pas connecté ». L’idée est donc d’aller chercher ces patients isolés avec l’aide de l’intelligence artificielle en créant des robots qui vont appeler les patients pour les aider à remplir les formulaires de suivi. « C’est en cours de développement et d’évaluation. »
Analyser et utiliser les données générées
En cancérologie, les traitements sont personnalisés à l’analyse génomique de la tumeur. La prise en charge de certaines tumeurs a ainsi été révolutionnée. La dynamique actuelle est de personnaliser les pronostics. Dans le cancer du sein, des signatures moléculaires permettent de prédire les risque. Cela permet de personnaliser les examens, les analyses et surtout, le parcours de soins.
Les solutions numériques qui facilitent cette personnalisation crée une masse de données numériques, nécessaires à l’apprentissage de l’intelligence artificielle. Les modèles mathématiques se nourrissent de ces données, d’abord génomique mais aussi cliniques. Autant de données à récupérer, intégrer, analyser pour le bénéfice du patient, à qui les données appartiennent. « C’est l’objectif du projet ConSoRe, initié par une consœur, explique le Dr Pierre-Etienne Heudel, oncologue au centre Léon Bérard de Lyon. Il va permettre de valoriser et d’exploiter les données cliniques noyées dans les compte rendu. » Plusieurs centres utilisent déjà quotidiennement ce moteur de recherche pour le big data en cancérologie.
La troisième source de données est l’analyse automatique d’images. « Il reste des difficultés pratiques pour monter ce genre de projet en termes d’archivages et numérisations des lames. Cela demande un travail de fourmi », explique le Dr Pierre-Etienne Heudel. Enfin, pour être efficace, les solutions de santé numérique doivent prendre en compte les organisations hospitalières. « Concernant le télé-suivi, les infirmières de coordination qui suivent les réponses, sont bien souvent appelées dans les services pour pallier une absence dans l’équipe dans les services », ajoute-t-il.
L’intelligence artificielle en chirurgie
Dernier exemple, le projet d’intelligence artificielle en chirurgie cancérologique, présenté par le Dr Charlotte Ngo de l’Hôpital européen Georges-Pompidou (HEGP). « Il faut des ingénieurs un peu partout en Europe notamment de l’AP-HP et de l’Inserm », commente-t-elle. Il s’agit de construire un outil d’aide à la décision médicale grâce aux données cliniques, génétiques, d’imagerie et de survie. Les recommandations de pratiques internationales et nationales sont également intégrés pour fournir la conduite à tenir en fonction du moment de la prise en charge.
L’intelligence artificielle de type deep learning (apprentissage profond) participe à cet outil d’aide à la décision médicale concrète et adapté. « Les cas des patients ne fonctionnent pas tous pareils et pour certains, l’algorithme ne va pas fonctionner », précise le Dr Charlotte Ngo. Mais le système va apprendre et, au final, fournir pour une patiente donnée, ce que recommandent les guidelines mais aussi ce qui a pu être fait ailleurs pour un même type de patients.
Le système est également équipé d’un module d’analyse informatisée des images et un de prédictions du résultat de la chirurgie. « Nous chargeons les images de la patiente pour localiser la tumeur et des photographies des patientes et une petite vidéo de la patiente pour avoir une idée de son anatomie », explique la spécialiste. En fonction de l’anatomie, de la tumeur, de l’acte chirurgical prévu, le résultat cosmétique peut être prédit. « C’est intéressant pour informer les patientes et affiner notre pratique, d’adapter les gestes », note le Dr Charlotte Ngo. Cet outil complet d’aide à la décision médicale permet également de réduire l’hétérogénéité des pratiques entre les centres et les inégalités de prises en charge.
