Un nouveau test d’IA créé par l’UCL et l’Institute of Cancer Research aide à déterminer quels hommes atteints d’un cancer de la prostate localisé à haut risque répondront favorablement au médicament d’hormonothérapie abiraterone.
Selon les chercheurs, ce test pourrait maximiser les chances de guérison et réduire les coûts du NHS en veillant à ce que le traitement ne soit administré que lorsqu’il a de fortes chances d’être efficace, évitant ainsi les effets secondaires inutiles et le gaspillage de ressources.
Comment fonctionne le test d’IA
Des chercheurs de l’University College London et de l’Institute of Cancer Research ont mis au point un test d’IA qui analyse les images de biopsies de tumeurs de la prostate réalisées en routine à l’aide d’algorithmes avancés capables de détecter des caractéristiques invisibles à l’œil humain. L’outil classe les patients en fonction du bénéfice probable du traitement par abiraterone.
Le test d’IA a été testé sur des échantillons de biopsies provenant de plus de 1 000 hommes participant à l’essai STAMPEDE. Il a identifié environ 25 % des patients dont le risque de décès à cinq ans est passé de 17 % à 9 % lorsqu’ils ont reçu de l’abiraterone en complément de l’hormonothérapie standard. Pour les 75 % restants, l’abiraterone n’a apporté aucun bénéfice significatif en matière de survie, ce qui indique que le traitement standard seul suffit.
Le professeur Gert Attard, codirecteur de l’essai au UCL Cancer Institute, a déclaré que l’étude démontrait comment les algorithmes d’IA pouvaient réduire les traitements excessifs tout en augmentant les chances de guérison des patients atteints d’un cancer avancé de la prostate.
Une sélection précise des traitements sauve des vies — et permet de réaliser des économies
L’abiraterone est une hormonothérapie largement utilisée dans le traitement du cancer de la prostate, mais elle comporte des risques, notamment une hypertension artérielle et une probabilité accrue de diabète.
Cibler précisément le traitement est essentiel pour éviter d’exposer inutilement les patients à ces effets secondaires. En identifiant avec précision les patients qui bénéficient de l’abiraterone, l’outil d’IA épargne aux autres un traitement inefficace et des effets potentiellement nocifs.
En limitant l’utilisation du médicament aux patients qui en ont réellement besoin, l’outil réduit également les dépenses en diminuant le coût des médicaments et le nombre de consultations médicales liées aux effets secondaires. Cette approche ciblée permet aux systèmes de santé de réaliser des économies substantielles.
Les avancées de l’IA dans le domaine de la santé
L’intelligence artificielle transforme le secteur de la santé en accélérant le développement des médicaments et en améliorant la précision des diagnostics. Par exemple, l’IA a réduit de moitié les délais de mise à disposition des traitements anticancéreux , accélérant considérablement l’accès aux nouveaux traitements. Elle a également affiché une impressionnante précision de 81 % dans la prédiction de la survie des patients atteints de cancer, aidant les cliniciens à prendre des décisions thérapeutiques plus éclairées.
En neurologie, les modèles d’IA ont atteint un taux de réussite de 78 % dans la prédiction de la maladie d’Alzheimer, permettant un diagnostic plus précoce et une intervention rapide.
Ces avancées soulignent le rôle croissant de l’IA dans l’amélioration de la rapidité et de la précision des soins médicaux, ce qui permet à terme d’améliorer la santé et de prolonger la vie des patients dans de nombreux domaines de la médecine.