Un nouvel outil d'intelligence artificielle (IA) est en train de révolutionner le traitement du cancer du pancréas en facilitant le choix de la chimiothérapie la plus adaptée à chaque patient. Face à ce cancer souvent détecté tardivement, les oncologues n'avaient que deux protocoles de chimiothérapie, sans savoir lequel serait le plus efficace pour un patient donné. L'équipe de Cedars-Sinai aux États-Unis a créé un dispositif qui pourrait changer la donne.

Traditionnellement, les médecins se basent sur l'état général du patient et leur expérience, sans données concrètes pour guider leurs choix. L'adénocarcinome canalaire pancréatique reste l'une des formes les plus mortelles de cancer, avec une survie médiane d'un peu plus d'un an pour les cas avancés. Les deux principales chimiothérapies, FOLFIRINOX et gemcitabine plus nab-paclitaxel, n'ont pas montré de différences claires d'efficacité.

La plateforme CHAI (Computational Histology Artificial Intelligence) a été utilisée pour analyser des échantillons de tissu tumoral en identifiant plus de 30 000 caractéristiques microscopiques. À partir d’une base de données de 25 000 patients, les chercheurs ont développé un biomarqueur appelé GvF, qui classe les tumeurs en deux groupes : F-pref (préférant FOLFIRINOX) et G-pref (préférant gemcitabine). Lors des tests, l'outil a prédit avec précision la réponse au traitement pour chaque patient.

Avec cet outil, 57,9 % des patients étaient classés F-pref, montrant une survie médiane accrue sous FOLFIRINOX. Un autre avantage majeur est la simplicité du test, utilisant une image numérisée de la biopsie, évitant ainsi des prélèvements supplémentaires. Cela promet d'être un atout considérable pour optimiser le parcours de soins des patients et pourrait potentiellement s'étendre à d'autres cancers.

Une enquête a révélé qu’un outil d'intelligence artificielle, utilisé par un important assureur, a rejeté plus de 300 000 demandes de remboursement en deux mois, un processus effectué en quelques minutes, bien plus rapidement qu'un examinateur humain. Ce système a ainsi influencé des décisions cruciales pour les patients, amenant certains à renoncer aux soins, convaincus que l'algorithme détenait une vérité que leur médecin n'avait pas perçue.

L'introduction de l'IA dans le secteur de la santé offre des applications concrètes, telles que le raccourcissement des délais diagnostiques et la détection précoce de pathologies. Cela allège également la charge administrative pesant sur les cliniciens, leur permettant de se concentrer davantage sur les soins aux patients. Néanmoins, ces avantages s'accompagnent de défis de gouvernance réelle. Par exemple, une décision des Centers for Medicare & Medicaid Services en février 2024 a stipulé que l'IA ne pouvait pas annuler les circonstances médicales individuelles d'un patient, soulignant l'importance d'un examen clinique personnalisé.

Les assureurs doivent clarifier si l'IA donne un avis ou prend la décision finale. À partir de 2026, ils seront tenus de fournir des motifs précis pour chaque refus assisté par IA. Les prestataires doivent intégrer des protocoles formalisés pour gérer les désaccords entre les décisions de l'IA et leur jugement médical. Les patients, quant à eux, doivent savoir s'ils ont le droit de contester une décision influencée par l'IA.

L'IA peut transformer le secteur de la santé, mais pour en réaliser pleinement le potentiel, il est crucial d'établir une gouvernance solide, favorisant la confiance entre patients, cliniciens et régulateurs. Une gouvernance adaptée assurera que les bénéfices de l'IA se manifestent dans un cadre éthique et responsable.

STRASBOURG : Santé – L’IA transforme le dépistage du cancer du pancréas avec Medi-Globe et l’IHU

Medi-Globe et l'IHU Strasbourg lancent le mAI Companion®, une intelligence artificielle innovante qui détecte en temps réel les lésions du pancréas, représentant un tournant technologique majeur dans la lutte contre l'un des cancers les plus menaçants. Le 24 février 2026, Medi-Globe a annoncé que le dispositif, conçu en collaboration avec l'IHU, est le premier assistant mondial en IA capable d'analyser en temps réel des échographies endoscopiques (EUS) du pancréas. Avec son marquage CE, il est autorisé pour une utilisation clinique en Europe.

Le cancer du pancréas est difficile à diagnostiquer, incitant à l'utilisation d'écho-endoscopie, une technique exigeante. Grâce à mAI Companion®, même des lésions subtiles peuvent être détectées, ce qui réduit le risque de diagnostics manqués. Ce logiciel, agissant comme une "seconde paire d’yeux", analyse automatiquement les images et met en évidence les anomalies potentielles en direct, garantissant des diagnostics plus sûrs et permettant une intervention précoce.

Le développement de cette technologie s'est appuyé sur une base de données robuste, avec plus de cinq millions d'images annotées par des experts. Les résultats d'une étude en cours montrent que l'assistance par IA améliore significativement la précision diagnostique et réduit les lésions non détectées.

Cette innovation profite non seulement aux patients en augmentant leurs chances de survie, mais elle soutient aussi les médecins en standardisant la qualité des examens et en accélérant la formation des praticiens. mAI Companion® incarne un modèle pour l'intégration future de l'IA dans l'endoscopie interventionnelle, augmentant ainsi l'efficacité des soins médicaux.

Les comptes rendus d'examens de radiologie générés par une intelligence artificielle (IA) de type grand modèle de langage (LLM) se révèlent être à la fois précis et accessibles, d'après une étude internationale parue dans The Lancet Digital Health. Traditionnellement, ces rapports, rédigés par des radiologues pour des médecins, utilisent un jargon médical que les patients trouvent souvent déroutant. Cela peut engendrer stress et inquiétude, car ils attendent un rendez-vous pour en discuter.

Pour résoudre ce problème, les chercheurs, dirigés par Samer Alabed de l'université de Sheffield, ont constaté qu'il est nécessaire de simplifier ces comptes rendus sans surcharger les radiologues. L'IA a fait des avancées considérables dans le domaine de l'analyse d'images et, bien qu'aucun des 1.000 outils d'IA en radiologie aux États-Unis ne soit dédié à la génération de rapports cliniques, plusieurs études ont exploré l'application des LLM à cette fin.

Dans leur revue de littérature, les chercheurs ont examiné 38 études et utilisé principalement les outils GPT d'OpenAI pour générer 12.922 rapports simplifiés. Les résultats indiquent que ces comptes rendus, évalués par des cliniciens et des patients lucides, étaient jugés précis, avec des scores moyens de 4,45 et 4,53 sur 5 pour leur exactitude et leur complétude. La compréhension des rapports par les patients a également progressé, passant d'un score de 2,16 pour les rapports traditionnels à 4,04 pour ceux rédigés par l'IA.

Bien que le taux d'erreurs dans ces rapports simplifiés soit de 7,2%, seulement 0,9% concernent des éléments cliniquement significatifs. Les chercheurs soulignent que l'IA pourrait devenir un outil clé pour améliorer la communication avec les patients en radiologie tout en conservant la précision clinique, tout en appelant à une évaluation continue de cette technologie.