Intelligence artificielle L'Intelligence Artificielle au service du dépistage du cancer colorectal

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L’Intelligence Artificielle au service du dépistage du cancer colorectal

Le Centre Hospitalier de Bigorre, à Tarbes (Hautes-Pyrénées) a organisé mi-février dernier l’inauguration d’un module d’Intelligence Artificielle pour l’endoscopie digestive, afin d’optimiser le dépistage du cancer colorectal : CAD EYE de Fujifilm. Le service endoscopie de l’hôpital l’utilise depuis déjà un an et témoigne des bénéfices d’une telle innovation technologique pour la prise en charge des patients des Hautes Pyrénées.

Le cancer colorectal est le 3ème cancer le plus fréquent après le cancer du poumon et le cancer du sein, et la deuxième cause de décès par cancer après le cancer du poumon. Pourtant, s’il est détecté à un stade précoce, le cancer colorectal guérit dans 9 cas sur 10, ce qui est possible avec la coloscopie (endoscopie digestive par voie basse) pour la détection de tumeurs du côlon. D’autre part, un diagnostic endoscopique précis des polypes du côlon pourrait réduire le nombre de polypectomies inutiles.

En mars 2021, le service endoscopie a pu acquérir le boitier CAD EYE de Fujifilm doté d’intelligence artificielle grâce au financement et la mobilisation importante de la Ligue contre le cancer des Hautes Pyrénées, du Conseil Départemental, des Lions Club et des Rotary Club, organisateurs du Maxi Loto de Lourdes, au profit de la recherche contre le cancer. Annette CUQ, Présidente du CD65 de La Ligue contre le cancer, déclare :

« Avec les vice-présidents actuels et le Dr Bernard COUDERC (oncologue et ancien Président du Comité Départemental de La Ligue), nous avons été très vite convaincus par la présentation du Dr ANDRAU et avons souhaité rapidement mobiliser nos connaissances personnelles pour obtenir ces financements. Ce projet nous parait primordial et intéressant compte tenu de l’avancée scientifique que cela représente pour le dépistage, tant pour Ia population des Hautes Pyrénées, que pour le travail des endoscopistes. Nous avons été ravis d’obtenir une telle adhésion de tous les partenaires en si peu de temps. »

Le système d’IA CAD EYE

CAD EYE permet de détecter en temps réel des polypes du côlon à l’aide d’une technologie d’IA. Lorsqu’un polype suspect est détecté dans l’image endoscopique, une boîte de détection indique la zone où le polype suspect a été détecté, et un signal sonore se fait entendre. Le module de caractérisation CAD EYE offre son soutien aux cliniciens en générant une suggestion de prédiction histologique qui précise si le polype suspect dans l’image est hyperplasique ou néoplasique.

Fujifilm avait préalablement mis au point deux différentes technologies d’amélioration de l’image appelées LCI (Linked Color Imaging) et BLI (Blue Light Imaging) pour accompagner la détection et la caractérisation respectivement, grâce aux différentes longueurs d’onde de lumière utilisées. Fujifilm a intégré ces technologies au développement de CAD EYE, dont les fonctionnalités sont automatiquement activées selon le mode d’observation utilisé.

L’affichage du résultat de la caractérisation apparaît juste au-dessous de l’image endoscopique ainsi qu’un cercle d’assistance visuelle placé sur sa circonférence. Enfin la carte indiquant la position est placée directement à côté de l’image clinique afin de montrer sur quelle partie de l’image vidéo CAD EYE se concentre. Le professeur Helmut Neumann, professeur de médecine et directeur du Centre interdisciplinaire d’endoscopie de l’University Medical Center Mainz, déclare :

« L’augmentation du nombre d’endoscopistes capables de détecter et de caractériser correctement les polypes du côlon est l’un des enjeux critiques dans le domaine de la gastroentérologieGrâce à la combinaison de la détection et de la caractérisation offerte avec CAD EYE, la courbe d’apprentissage des examens de coloscopie peut être grandement améliorée. Avec l’aide de CAD EYE Détection, il est possible que nous voyions une augmentation du taux de détection de polypes, et même ceux qui ne sont pas des experts en endoscopie peuvent se rapprocher considérablement de ce niveau. CAD EYE Caractérisation peut réduire le coût de l’histopathologie en réduisant le nombre de biopsies non nécessaires faites pendant les endoscopies. » 


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Marie-Claude Benoit

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