Une étude canadienne suggère qu'il est possible de prédire la survie des patients atteints de cancer par lecture d’un document et sans former des modèles distincts pour chaque type de cancer.


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    Des chercheurs de l'Université de la Colombie-Britannique (Canada) ont mis au point une technique d'intelligence artificielleintelligence artificielle (IA) qui prédit la survie de patients atteints de cancer par simple lecture des notes de l'oncologue ! Applicables à tous les cancers, les modèles ont atteint une précision de 85 % pour la prédiction de la survie à 6 mois et de 84 % pour la survie à 36 mois et à 60 mois, selon les résultats de l'étude publiée dans JAMA Network Open.

    Le modèle développé utilise le traitement du langage naturel - une branche de l'IA qui sait décrypter le langage humain complexe - pour analyser le document de première consultation du patient, donnée après le diagnosticdiagnostic de cancer. Cette étude rétrospective a utilisé les informations de plus de 47 000 patients (53,4 % de femmes) qui ont commencé à recevoir des soins pour un cancer entre 2011 et fin 2016.

    Diagrammes simplifiés des modèles linguistiques utilisés dans l’étude. © 2023 Nunez JJ <em>et al.,</em> <em>JAMA Network Open</em>
    Diagrammes simplifiés des modèles linguistiques utilisés dans l’étude. © 2023 Nunez JJ et al., JAMA Network Open

    L’IA, un assistant virtuel pour aider les oncologues

    Sans l'IA, les oncologues se basent sur des taux de survie au cancer qui ont été calculés et classés en fonction de quelques facteurs, tels que le site du cancer et le type de tissu. Toutefois, il peut être difficile pour ces spécialistes de prédire avec précision la survie d'un patient en tant qu'individu, en raison des nombreux facteurs complexes qui l'influencent.

    « Je vois l'IA agir presque comme un assistant virtuel pour les médecins », a déclaré le Dr Nunez, psychiatre et chercheur clinicien. « Comme la médecine devient de plus en plus avancée, le fait d'avoir l'IA pour aider à trier et à donner un sens à toutes les données permettra d'éclairer les décisions des médecins. En fin de compte, cela contribuera à améliorer la qualité de vie et les résultats pour les patients. »