L’intelligence artificielle (IA) est devenue nécessaire pour l’analyse d’ensembles de données volumineux, tels que ceux générés en oncologie. Son utilité est évaluée dans le domaine du diagnostic, du pronostic et des options thérapeutiques des cancers. Pour le moment, son intégration dans la pratique quotidienne est limitée, mais dans un avenir proche, nous y ferons appel de plus en plus souvent pour la prise en charge clinique des patients. Cet article de synthèse a trait aux possibilités et aux implications de l’IA en oncologie.
Introduction
Grâce au recueil d’informations électroniques en série et à la numérisation des données relatives aux patients cancéreux, de vastes ensembles de données (p. ex., informations cliniques, traitements, survie, analyses hématologiques et génétiques) sont créés spécifiquement pour un patient donné ou pour un groupe de patients. En outre, les images d’examens radiologiques, nucléaires, endoscopiques vidéo-assistés et pathologiques sont stockées dans des bases de données et viennent compléter les dossiers individuels des patients.
Ces données sont actuellement évaluées et interprétées par le médecin qui, sur la base de son expérience, se prononce sur l’état de santé du patient et formule une proposition de traitement. Cependant, il est impossible d’intégrer simultanément toutes les données disponibles à un moment donné ou à des moments successifs et de parvenir à une conclusion définitive et correcte. Le développement et l’intégration de l’IA dans l’analyse de grands ensembles de données peuvent aider à mieux appréhender l’état pathologique, le diagnostic, le pronostic, les décisions thérapeutiques et le suivi des patients.
Cet article traite des différentes modalités de l’IA et de leur utilisation en oncologie.
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