Le centre Léon Bérard s’est impliqué très tôt dans le numérique, avec la mise en place d’un système d’information hospitalier (dossier patient) dès 1993, indique le Dr. Pierre-Étienne Heudel, médecin en sénologie–gynécologie-cancérologie médicale au sein du CLCC et vice-président de la commission médicale d’établissement (CME). Le site a de fait actuellement 25 ans d’historique sur le cancer, avec une base de 300 000 dossiers patients, de 400 000 scanners et de millions de tumeurs. Ainsi, par exemple, le site dispose de 50 000 mammographies et d’une grande variété de données d’anapath (lames virtuelles).
Se pose alors pour l’établissement de santé la question de la valorisation de ces données, sachant que le dossier médical est constitué de données hétérogènes et de qualité variable, explique le médecin, porteur de la coordination des projets de recherche sur l’usage de l’intelligence artificielle (IA) en santé et responsable de la sécurisation de la prise en charge médicamenteuse ainsi du centre de coordination de cancérologie. Le PMSI existant depuis 2007 a permis d’améliorer la qualité de ces données structurées.
Actuellement, les données les plus exploitables et les plus utilisées sont celles issues de l’imagerie et les données moléculaires. Le travail d’analyse effectué sur ces dernières dans le cadre de l’essai clinique PROFILER* se fait sur des panels de gènes (environ 70), rarement sur le génome total, précise le Dr. Pierre-Étienne Heudel. Cette analyse permet en oncologie la mise en place de thérapies ciblées.
Conscient de l’importance des volumes de données et des approches collaboratives pour y arriver, le centre Léon Bérard est membre actif du projet Consore (moteur de recherche pour le big data en cancérologie) et s’est emparé de la question de l’information des patients sur la réutilisation des données de santé à des fins de recherche.
Dans un entretien accordé à Health & Tech Intelligence, le Dr. Pierre-Étienne Heudel revient en détail sur Consore mais aussi sur les différents projets de l’établissement portés par les données et l’IA, soit Di-a-gnose, visant à établir de nouveaux outils diagnostiques issus de l’IA, et Deepsarc, lauréat de l’appel à projets du Health data hub, qui repose sur le partage de la base Netsarc, composée des données médicales et administratives anonymisées de plus de 50 000 patients atteints de sarcomes.
Les données : une richesse de l’établissement
Consore : un moteur de recherche capable de retrouver des informations disséminées dans le texte de centaines de milliers de dossiers de patients
Le centre Leon Berard s’est rapidement impliqué dans le projet Consore porté par Unicancer, avec en particulier l’Institut Curie et l’Institut Paoli-Calmettes.
En effet, face au défi du big data en cancérologie, Unicancer a construit Consore, un moteur de recherche puissant capable de retrouver des informations disséminées dans le texte de centaines de milliers de dossiers des patients des centres de lutte contre le cancer (CLCC).
Les sources de données présentes dans le moteur de recherche sont diverses (dossiers patients, PMSI, fiches de description standardisées de tumeurs, dossier pharmaceutique des chimiothérapies, biologie). Au-delà des données, les centres partagent des ressources (informaticiens, médecins …) pour travailler sur différents aspects comme l’analyse de texte par rapport au contexte, ou la restructuration des données.
Un des objectifs est la modélisation de l’histoire du cancer, son traitement, les éléments tumoraux : d’où l’extraction de la donnée et sa structuration. Ainsi, des travaux sont menés sur le cancer du sein, utilisant les IRM mammaires, les listes de patientes, et les données des dossiers.
Actuellement, Consore est installé dans 8 CLCC.
Les projets portés par les données et l’IA
La culture scientifique du centre Léon Bérard est « très forte » et sa dynamique de recherche se traduit en particulier par l’importance de sa présence au congrès de l’American Society of Clinical Oncology (ASCO), indique le Dr Pierre-Étienne Heudel. Une vingtaine de médecins chercheurs du Centre Léon Bérard étaient présents lors de la 55e édition du congrès mondial pour présenter les résultats de leurs recherches cliniques et translationnelles. La richesse des données du site permet par exemple de montrer les plus grosses cohortes cancer métastatique.
Différents projets portés par le site repose sur l’IA :
- Di-a-gnose, porté conjointement par les équipes du Centre Léon Bérard et Owkin, est un projet de recherche faisant intervenir l’intelligence artificielle et visant à établir de nouveaux outils diagnostiques issus de l’IA :
- pour améliorer l’exactitude des diagnostics dans les histologies rares et complexes des cancers pour remplacer, améliorer et compléter les outils histologiques, moléculaires et immunologiques existants ;
- pour prédire la réponse au traitement dans 2 modèles de cancers rares pour lesquels le Centre Leon Berard a une grande expertise : les mésothéliomes et les sarcomes.
Le projet porte plus particulièrement sur l’étude des mésothéliomes en utilisant des méthodes de deep learning (apprentissage profond) sur des données de lames virtuelles. À ce jour, plus de 35 500 lames et 5 920 dossiers anonymisés comportant les données d’imagerie, de biologie moléculaire et de traitements ont été scannés et traités.
-
Le projet Deepsarc, lauréat de l’appel à projets du Health data hub, repose sur le partage de la base NetSarc, composée des données médicales et administratives anonymisées de plus de 50 000 patients atteints de sarcomes.
Porté par Jean Yves Blay, à l’origine du réseau Netsarc et directeur du centre Léon Bérard, le projet associe aussi les équipes et les experts de l’Institut Bergonié, CLCC de Bordeaux et de l’université de Rennes. Il permettra de mesurer l’impact des différents traitements (chimiothérapies, thérapies ciblées, chirurgie…) sur les données de vie réelle des patients.
Données et IA : les défis et les enjeux pour le centre Léon Bérard :
Enjeu humain :
Plusieurs challenges sont à adresser :
- embarquer l’ensemble des professionnels de santé : l’implication du site dans la constitution de bases de données de qualité repose sur la volonté des professionnels à participer à la structuration des données, action qui doit s’inscrire dans les pratiques.
Pour y arriver, il faut :
- une volonté de la direction de l’établissement, avec des actions de sensibilisation et le partage de l’importance de la démarche majeure pour l’évolution du site ;
- un accompagnement des personnes.
Au sein des professionnels de santé, on retrouve les proportions habituelles face aux innovations, avec 20 % de porteurs et 20 % de récalcitrants. Le Dr Pierre-Étienne Heudel, en tant que vice-président de la commission médicale d’établissement (CME) et porteur de la coordination des projets de recherche sur l’usage de l’intelligence artificielle en santé, porte les messages au sein de la communauté médicale.
Par exemple : connaître le statut tabagique du patient est fondamental pour la recherche comme pour la pratique. Les discussions ont été assez simples dans la communauté médicale.
Concernant les comptes rendus et les demandes d’examens, leur structuration doit être utile pour tout le circuit de prise en charge, et pouvoir répondre à des questions comme « Peut-on exploiter la demande ? » ; « Quelle est l’évolution ? » ; « Pour quel cancer ? » ; « Par rapport à quelle localisation ? ».
- Faire travailler ensemble mathématiciens et professionnels de santé : il faut « apprivoiser » les mathématiciens et trouver un langage commun.
Challenge : gestion des biais, reproductibilité des données
L’identification et la compréhension des biais passe par l’humain.
- Pour connaitre le biais, il faut connaitre les données des bases ;
- le machine learning (apprentissage automatique) est une éducation de l’algorithme par l’humain. Par exemple, sur une question comme « Comment différentier une récidive loco régionale d’une métastase ? », c’est l’humain qui qualifie la réponse.
La reproductibilité des résultats n’est pas encore assez robuste : par exemple, une analyse automatique de l’image, excellente sur un site, connait une dégradation quand on change de centre, explique le Dr Pierre-Étienne Heudel.
Une certitude reste : les médecins vont rester 100 % responsables des actes et décisions prises avec une IA.
