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 autour de l’impact économique du cloud, le FlashTweet a voulu comprendre le rôle-clé de l’informatique en nuage dans le domaine de la santé. Et qui mieux que le Professeur Eric Deutsch, chef du département de Radiothérapie de l’Institut Gustave Roussy pouvait montrer par l’exemple le rôle et l’importance de l’intelligence artificielle et du cloud pour accélérer ? Il s’est rendu au Foudre Center pour une FlashInterview dédiée à ses recherches sur l’immunothérapie. A la pointe de l’innovation, basées sur du machine learning, elles permettent de prédire la réponse d’un patient à un traitement du cancer.

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, et les équipes qui travaillent dans la Recherche à l’Institut, c’est une urgence vitale, cruciale et le nerf de la guerre !

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. Et 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 cette équipe a montré pour la première fois au monde qu’il était possible, grâce à l’intelligence artificielle, de prédire la résistance à un traitement par immunothérapie à partir d’images de scanner. 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.

Dans le cas du cancer, au lieu de s’attaquer directement aux cellules cancéreuses, l’immunothérapie va aider les cellules du système immunitaire à les reconnaître et les détruire. Autant dire un changement de paradigme, puisque ce traitement vise stimuler le système immunitaire et à renforcer la lutte de l’organisme contre la tumeur.

Mais si certains cancers étaient traités par immunothérapie, il n’existait, avant les travaux du Professeur Deutsch, aucun moyen de savoir si ce traitement pouvait être efficace chez un patient. Car 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 explique le Professeur Eric Deutsch dans sa FlashInterview à découvrir en intégralité plus bas, “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“.

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.

Or 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, qui s’est appuyé sur le cloud d’AWS pour créer, former et déployer des modèles d’apprentissage automatique afin d’analyser des images médicales, a montré qu’il était possible de prédire la réponse à un traitement contre le cancer et d’améliorer les réponses du système immunitaire de chaque patient aux traitements en radiothérapie.

Une radiothérapie moins invasive

 Mais ce n’est pas tout puisque l’équipe du Professeur cherche notamment à utiliser l’intelligence artificielle pour faire de la radiothérapie ultraprécise et moins invasive.

Deuxième contributeur à la guérison des cancers après la chirurgie, la radiothérapie est utilisée pour plus de la moitié des patients atteints de cancer. “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” détaille le Professeur Deutsch de Gustave Roussy.

Et c’est cette signature radiomique qui ouvre la voie à la personnalisation des traitements. Outre la personnalisation avec des doses moins standard, l’intelligence artificielle permet aussi d’être plus précis et par voie de conséquence, moins toxique pour les patients qui vont garder 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 : elle pourrait répondre à 20 % de la demande clinique non satisfaite, d’après une étude d’Accenture. Mieux, le cabinet de conseil prévoit que les meilleures applications d’IA permettrait à l’industrie de la santé d’économiser 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 peut passer en revue des millions d’études médicales afin de trouver un plan de traitement efficace basé sur l’état du patient, son âge etc…

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 et 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 sa conférence annuelle re:Invent, la société a annoncé en décembre le lancement d’un nouveau service destiné aux organismes de santé.

Baptisée Amazon HealthLake, cette offre est une solution cloud qui 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, comme le traitement du langage naturel, pour extraire automatiquement des 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?

https://twitter.com/FlashTweet/status/1386923835908366337?s=20

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, 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.

https://twitter.com/FlashTweet/status/1386925700779753472?s=20

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.

Cela a été quelque chose pour nous d’essentiel parce que 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, c’est la première chose.

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 de publier avant les autres. Cela a été possible et rendu possible par le fait que le cloud d’ AWS France est certifié hébergeur de données de santé et que l’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, c’est-à-dire que si on est capable d’extraire de l’information biologique sur la tumeur qui doit être traitée, à partir d’un simple scanner, cela veut dire que l’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 et la potentialité qui nous est offerte avec le développement de l’intelligence artificielle, c’est vraiment d’aller personnaliser les traitements sur le moyen terme, -on parle de moyen terme, pas de long 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 ou industrielles à travers le cloud. L’intérêt du cloud c’est qu’il 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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