Dossier

Les rôles de l’intelligence artificielle en anatomopathologie du cancer

Mis en ligne le

31 mars 2024

Auteurs

Y. Bellahsen-Harrar
M. Lubrano
T. Walter
C. Badoual

En seulement quelques années, l’intelligence artificielle (IA) appliquée à l’analyse d’images histologiques a transformé l’anatomopathologie, démontrant ses potentialités pour l’amélioration du diagnostic en routine et comme puissant outil de recherche. Depuis l’avènement de l’immunohistochimie dans les années 1950 et du séquençage génomique de nouvelle génération dans les années 2000, il s’agit de la dernière grande avancée technique dans la spécialité. En exploitant différentes bases de données, l’IA peut apprendre aussi bien à classer des tumeurs, réaliser des scores théranostiques, qu’à effectuer des tâches impossibles à réaliser pour le pathologiste avec un microscope, telle la prédiction de mutations sur une simple lame histologique standard. Ainsi, l’IA permettra dès demain l’avènement d’une véritable “pathologie augmentée”, enrichissant la voie d’une médecine oncologique de précision et personnalisée. Son adoption concrète fait cependant l’objet de défis majeurs, avec la nécessité du passage à la pathologie numérique et de sa prise en compte effective dans les modèles économiques de santé.

L’intelligence artificielle (IA) désigne un ensemble de méthodes informatiques qui visent à imiter l’intelligence humaine pour effectuer des tâches variées aboutissant à un certain degré d’abstraction. Les algorithmes d’IA font désormais partie de notre vie quotidienne, et depuis quelques années, des applications de plus en plus nombreuses d’IA en médecine voient le jour. En particulier, l’analyse d’images par IA, ou computer vision, est en plein essor. L’anatomopathologie en cancérologie, qui combine l’analyse des caractéristiques morphologiques et moléculaires des tumeurs, profite d’une dynamique…