Avec la numérisation progressive des services d’anatomie pathologique, le recours aux outils d’intelligence artificielle pour l’aide à la décision clinique et l’automatisation de certaines tâches, sous le contrôle souverain des pathologistes s’accélère.
C’est précisément ce que propose la société Finlandaise Aiforia Technologies, spécialisée dans l’analyse d’images numériques pour de nombreux types de cancers via l’Intelligence Artificielle et le Deep Learning. L’hôpital Bicêtre a franchi le pas et devrait entraîner, dans son sillage, d’autres établissements de l’AP-HP.
FACILITER L’ANALYSE DES BIOPSIES DE PROSTATE :
À l’hôpital Bicêtre, l’an dernier, près de 7 000 lames de biopsies de prostate ont été prises en charge. L’analyse de ces lames, complexe et chronophage, a rapidement été identifiée comme domaine opportun pour le déploiement d’un outil d’aide à la décision. « Nous faisons face à une réelle pénurie de pathologistes, précise le Pr. Sophie FERLICOT, chef du service d’anatomie et cytologie pathologiques. En parallèle, au vu du nombre de lames de biopsies à analyser pour un patient (minimum de 24 lames) et de la taille des foyers à étudier, l’IA s’est vite imposée comme une suite logique à la numérisation de notre service. » D’autant que beaucoup des étapes de cette analyse sont longues, fastidieuses et répétitives : mesure du tissu prostatique, mesure du foyer cancéreux, évaluation selon le grade ISUP/score de Gleason...
Après une évaluation approfondie, le choix s'est porté sur lasociété Aiforia Technologies. La plateforme clinique Aiforia® est une solution cloud innovante offrant des suites d'analyse d'images assistées par IA, adaptées au diagnostic de multiples cancers (prostate, sein, poumon, estomac, etc.). Elle propose également des outils avancés de visualisation, de dépistage assisté, et de
« reporting », facilitant ainsi la prise en charge médicale.
Les résultats ont rapidement été validés médicalement. « Nous bénéficions d’une meilleure détection des cancers, souligne le Dr Clovis Adam, praticien hospitalier en Anatomie Pathologique à Bicêtre. Le taux moyen de défaut de détection des foyers cancéreux a été évalué à 7% (Lancet Oncology). Il passe à 3% avec l’IA. Autre avantage : avec une détection plus fine, nous avons moins recours à des analyses immunohistochimiques. »
L’INTÉGRATION AU WORKFLOW :
La solution a été intégrée à l’ensemble de l’écosystème du laboratoire : scanners de lames, SGI (Système de Gestion des
Images de Tribun Health),...
« Nous avons collaboré étroitement avec des éditeurs tiers pour maximiser l'efficacité de nos outils, explique Julien Courtial, responsable commercial chez Aiforia Technologies. Grâce à cette synergie, nous avons pu automatiser de nombreux processus clés, ce qui permet non seulement d'accélérer les tâches répétitives mais aussi d'améliorer la précision et la cohérence des analyses.
Cette approche répond aux besoins des laboratoires en matière d'efficience et de productivité, tout en garantissant un haut niveau
de qualité de diagnostic.»
Ainsi, certaines mesures peuvent être réalisées par l’outil. « L’interface utilisateurs nous permet cependant d’effectuer des corrections très facilement si nécessaire, insiste le Pr Sophie Ferlicot. « L’algorithme actualise instantanément l’analyse en intégrant ces ajustements, garantissant ainsi des résultats optimisés sans perte de temps. La solution offre une grande flexibilité pour ajuster et challenger le modèle, tout en permettant, si nécessaire, de solliciter des examens complémentaires pour affiner le diagnostic. « Il est primordial que le pathologiste reste maître de l’interprétation », souligne le Pr Catherine Guettier. »
Ainsi intégré à l’écosystème du laboratoire, l’outil organise également le workflow, en permettant de prioriser les cas les plus graves. Les bénéfices pour les patients sont évidents. Moins de temps par lame, c’est du temps médecin de gagné, avec une analyse plus fine et rapide. Le déploiement d’Aiforia à l’AP-HP devrait donc encore se poursuivre pour s’étendre aux 6 services réalisant des analyses de lames numérisées de prostate.