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Gustave Roussy avance grâce au cloud

Le cloud s’est imposé dans le secteur de la santé comme une nécessité. Et la crise de la Covid-19 n’a fait qu’accélérer ce phénomène. Après la FlashInterview de Julien Groues, DG d’AWS France, le FlashTweet a voulu comprendre son rôle-clé dans ce secteur. Et qui mieux que le Professeur Eric Deutsch, chef du département de Radiothérapie de l’Institut Gustave Roussy pour montrer l’importance de l’IA et du cloud ? Il mène des recherches sur l’immunothérapie qui permettent de prédire la réponse d’un patient à un traitement du cancer. Basées sur du machine learning, elles sont à la pointe de l’innovation et

Avoir une longueur d’avance pour faire avancer la recherche contre le cancer : pour Gustave Roussy, le premier centre de lutte contre le cancer en Europe, c’est une urgence vitale !

Chef du département de radiothérapie à l’Institut Gustave-Roussy à Villejuif, le Professeur Eric Deutsch est à la tête d’une équipe de recherche appelée « Radiothérapie moléculaire ». Elle est formée de médecins, d’ingénieurs, de physiciens, de mathématiciens.

Son objectif ? améliorer la prise en charge du cancer, en s’appuyant notamment sur l’intelligence artificielle. Ainsi grâce à la capacité de calcul et de stockage très rapide du cloud d’AWS, elle a pu générer ces résultats de manière compétitive par rapport à ses concurrents. Et publier avant les autres.

L’IA pour prédire la résistance à un traitement

Car il faut savoir que cette équipe a montré pour la première fois au monde qu’il était possible de prédire la résistance à un traitement par immunothérapie à partir d’images de scanner. Et ce, grâce à l’intelligence artificielle; Alors l’immunothérapie, c’est quoi ? C’ est un procédé qui agit sur le système immunitaire d’un patient pour l’aider à combattre sa maladie.

Au lieu de s’attaquer directement aux cellules cancéreuses, l’immunothérapie aide les cellules du système immunitaire à les reconnaître et les détruire. Autant dire un changement de paradigme : ce traitement vise stimuler le système immunitaire et à renforcer la lutte de l’organisme contre la tumeur.

Mais avant les travaux du Professeur Deutsch, il n’existait aucun moyen de savoir si ce traitement pouvait être efficace chez un patient. Or il faut savoir que seuls 15 à 30 % des patients répondent à l’immunothérapie.

Un algorithme & les données de 500 patients

Pour parvenir à ce résultat, “on a entrainé un algorithme en machine learning, alimenté par la concentration de lymphocytes CD8 dans une tumeur, qui est un déterminant crucial dans la réponse à l’immunothérapie. Et en parallèle, le scanner de chaque tumeur pour chaque patient. explique le Professeur Eric Deutsh. Cet algorithme, une fois entrainé, a été validé au total sur 500 patients, de manière indépendante.

En d’autres termes, grâce à un programme informatique, le Professeur Deutsch et son équipe ont pu déterminer la présence ou l’absence de ces fameux lymphocytes dans les tumeurs !

Par ailleurs, il faut savoir que le scanner est porteur d’une information que l’œil et le cerveau humains ne sont pas capables de voir. D’où l’intérêt d’entraîner un algorithme à les repérer. Cette étude s’est appuyée sur le cloud d’AWS pour créer, former et déployer des modèles d’apprentissage automatique afin d’analyser des images médicales. Et elle a montré qu’il était possible de prédire la réponse à un traitement contre le cancer. Le but ? améliorer les réponses du système immunitaire de chaque patient aux traitements en radiothérapie.

Une radiothérapie moins invasive

 Mais ce n’est pas tout. Car ‘équipe du Professeur cherche notamment à utiliser l’intelligence artificielle pour faire de la radiothérapie ultraprécise et moins invasive. Or la radiothérapie est utilisée pour plus de la moitié des patients atteints de cancer.

L’utilisation de l’intelligence artificielle permet de mieux définir les zones que l’on veut traiter et celles que l’on veut épargner” détaille le Professeur Deutsch de Gustave Roussy.

“A partir d’une image d’une tumeur, on peut essayer d’extraire des informations relatives à la sensibilité ou à la résistance d’une tumeur au traitement. On va analyser des données brutes qui viennent des scanners et des IRM” .

Et c’est cette signature radiomique qui ouvre la voie à la personnalisation des traitements. Outre la personnalisation, l’intelligence artificielle permet aussi d’être plus précis et donc moins toxique pour les patients. Au final, ils garderont moins de séquelles. But : “aller donner la bonne dose au bon patient en fonction de l’agressivité biologique de chaque tumeur“. Une avancée de géant !

Economiser 150 milliards de $ grâce à l’IA

L’enjeu de la transformation numérique du secteur de la santé est de taille. Et l’intelligence artificielle y joue un rôle-clé. Ainsi une étude d’Accenture estime qu’elle pourrait répondre à 20 % de la demande clinique non satisfaite. Mieux, le cabinet de conseil prévoit que les meilleures applications d’IA économiseraient 150 milliards de dollars par an d’ici 2026.

En effet, l’IA réduit les coûts en réalisant des tâches chronophages. Et les professionnels de santé peuvent se concentrer sur des tâches plus complexes et importantes pour le patient. A titre d’exemple, l’IA passe en revue des millions d’études médicales pour trouver un plan de traitement efficace basé sur l’état du patient, son âge !

On le sait : le traitement et l’analyse des données constituent un défi majeur dans le secteur de la santé. Chaque année, 2 000 exabytes de données de santé, soit 2000 milliards de gygabytes sont générés à travers le monde. Autant dire que la technologie est un atout de taille pour aider à traiter ces données. 

La santé priorité d’Amazon

Une chose est sûre : la transformation numérique du secteur de la santé ne se fera pas sans Amazon Web Services ! La santé est la priorité du géant du e-commerce, qui accélère aux Etats-Unis en cette année de pandémie. A l’occasion de re:Invent, la société a d’ailleurs annoncé le lancement d’un nouveau service destiné aux organismes de santé.

Or Amazon HealthLake permet de stocker, transformer et analyser des données de santé à l’échelle du pétaoctet. Les données non structurées sont transformées à l’aide de modèles d’apprentissage automatique spécialisés, pour extraire les informations médicales pertinentes. En plein dans ce que fait le Professeur Eric Deutsch de Gustave Roussy. Toujours une longueur d’avance !

Pour comprendre l’impact du cloud et de l’intelligence artificielle sur le secteur de la santé, regardez la FlashInterview du Professeur Éric Deutsch.

C’est parti pour les 3 questions au chef du département de Radiothérapie de Gustave Roussy :
1️⃣ Comment l’intelligence artificielle permet de rendre les traitements contre le cancer plus efficaces ?
2️⃣ En quoi le cloud d’AWS vous permet d’accélérer vos recherches contre le cancer ?
3️⃣ Quels sont les bénéfices de l’IA pour la santé et pour les patients?

1️⃣FlashTweet : Vous dirigez le département de radiothérapie à l’institut Gustave Roussy. Comment l’intelligence artificielle vous permet de rendre les traitements contre les cancers plus efficaces ?

Professeur Éric Deutsch,  chef du département de Radiothérapie de Gustave Roussy : La radiothérapie est le deuxième contributeur à la guérison contre le cancer après la chirurgie. C’est un traitement qui est utilisé, grosso modo, pour plus de la moitié des patients atteints de cancer. Il s’agit d’un traitement basé sur l’administration de rayons X et on se sert des images, des scanners, des IRM, des pet scanners pour aller cibler les zones que l’on veut traiter.

“L’utilisation de l’intelligence artificielle nous permet de mieux définir les zones que l’on veut traiter et celles que l’on veut épargner

L’utilisation de l’intelligence artificielle nous permet de mieux définir les zones que l’on veut traiter et celles que l’on veut épargner, d’être plus sélectifs et aussi à partir d’une image d’une tumeur, d’essayer d’extraire des informations relatives à la sensibilité ou à la résistance d’une tumeur au traitement. C’est ce que l’on appelle la notion de radiomique où on va analyser des données brutes qui viennent des scanners et des IRM.

L’analyse de ces données nous donnent une information supplémentaire que le compte-rendu du radiologue à partir du scanner et de l’IRM. C’est ce potentiel nouveau que l’intelligence artificielle procure à l’oncologie radiothérapie, un potentiel de précision et aussi de personnalisation des traitements.

2️⃣FlashTweet : Dans le cadre de vos recherches sur la signature radiomique, les données de plus de 500 patients ont permis de nourrir un algorithme. En quoi le cloud d’AWS France vous a permis d’accélérer ?

Pr ED, chef du département de Radiothérapie de Gustave Roussy : On a entrainé un algorithme en machine learning, qui a été alimenté par la concentration de lymphocytes CD8 dans une tumeur, qui est un déterminant crucial dans la réponse à l’immunothérapie et en parallèle de cela, le scanner de chaque tumeur pour chaque patient. Cet algorithme, une fois entrainé, a été validé au total sur 500 patients, de manière indépendante. On a pu valider le fait que, rien qu’en donnant à l’algorithme le scanner d’un patient, il était capable de retrouver la corrélation et la quantité de lymphocyte dans la tumeur. Et cela se corrélait avec la réponse des patients et la survie de patients traités par immunothérapie.

C’était la démonstration de la valeur ajoutée de l’intelligence artificielle pour prédire la réponse à l’immunothérapie

Cela a été quelque chose pour nous d’essentiel. C’était la démonstration de la valeur ajoutée de l’intelligence artificielle pour prédire la réponse à l’immunothérapie à partir d’un simple scanner.

La deuxième chose, c’est que pour nous le soutien et l’aide qu’on a pu avoir grâce à l’accès au cloud a été crucial. Pourquoi ? Parce qu’on a pu avoir une capacité de calcul et une capacité de stockage très rapide, qui nous a permis de générer ces résultats de manière compétitive par rapport à nos concurrents et publier avant les autres. Cela a été rendu possible par le fait que le cloud d’ AWS France est certifié hébergeur de données de santé. On a pu travailler avec des données anonymisées sans aucun problème.

3️⃣ FlashTweet : Comment l’IA, et plus globalement le cloud, améliore la radiothérapie et quels sont les bénéfices pour les patients ?

PR ED, chef du département de Radiothérapie de Gustave Roussy : A partir de ce premier travail, on entrevoit énormément de potentialité aux applications de l’intelligence artificielle en radiothérapie.

La première utilisation c’est d’être plus précis, de mieux cibler les zones que l’on veut traiter. Et si on est plus ciblé, on va être moins toxique et les patients qui vont guérir, vont générer moins de séquelles, c’est la première chose.

La deuxième chose est d’escompter une personnalisation des traitements. Si on est capable d’extraire de l’information biologique sur la tumeur qui doit être traitée, à partir d’un simple scanner, on est capable d’imaginer personnaliser la dose de radiothérapie que l’on veut donner. Et aujourd’hui, on donne des doses qui sont standards, pas forcément personnalisées à la biologie de la tumeur que l’on va traiter.

“L’idée c’est vraiment de personnaliser les traitements sur le moyen terme

L’idée et la potentialité offerte avec le développement de l’intelligence artificielle, c’est d’aller personnaliser les traitements sur le moyen terme. Et donc d’aller donner la bonne dose au bon patient en fonction de l’agressivité biologique de chaque tumeur. C’est quelque chose d’important.

La dernière chose c’est qu’il y a énormément de potentiel à développer des solutions académiques à travers le cloud. Le cloud permet une égalité d’accès à des structures hospitalières, quelle que soit leur taille ou leur capacité.

Je pense que c’est important pour le bénéfice du plus grand nombre de patients.

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