Une intelligence artificielle, basée sur des techniques de machine learning (apprentissage automatique), indique s’il est préférable ou non de traiter les patients âgés atteints d’un cancer et, si oui, avec quelle stratégie, en déterminant le ratio bénéfice/risque. Cette solution d’aide à la décision, à destination conçue pour les patients atteints d’un cancer de plus de 70 ans, a été présentée par une équipe de l’hôpital Henri-Mondor de Créteil (AP-HP) le 1er juin au congrès annuel de l’American Society of Clinical Oncology (ASCO), à Chicago.
Le pronostic est difficile à déterminer pour les cancers chez les patients âgés en raison de l’hétérogénéité de cette population et de l’incapacité des modèles actuels à faire le tri dans les interactions complexes entre les prédicteurs oncologiques et gériatriques. L’objectif de l’équipe française est de développer de nouveaux algorithmes prédictifs basés sur le machine learning afin d’affiner le pronostic individualisé chez ces patients, alors que plus d’un tiers des cancers surviennent après 75 ans.
Combler un manque de données médicales
Un pronostic précis est essentiel pour la prise de décision en oncologie. Pourtant, il est complexe à établir chez les patients âgés de plus de 70 ans en raison de l’hétérogénéité de cette population et de la difficulté à différencier ce qui relève de la pathologie cancéreuse et d’autres prédicteurs gériatriques. De plus, comme ces patients participent peu aux essais cliniques, les données médicales pour mesurer leurs réactions face aux traitements ne sont pas satisfaisantes. Les médecins décident donc souvent de la stratégie thérapeutique à adopter en se basant sur leur intuition, en fonction de certains critères physiologiques.
La solution basée sur intelligence artificielle (IA) présentée par l’équipe de l’hôpital Henri-Mondor devrait fournir un outil plus précis et standardisé, intégrant une trentaine de paramètres qui définissent l’état clinique du patient : « Est-ce que le patient a des déficits nutritionnels ? Des déficits cognitifs ? [Nous allons] mettre tout ça dans la balance pour ensuite que notre algorithme de machine learning nous prédise la probabilité de survie », explique le Dr Etienne Audureau, épidémiologiste à l’origine du projet au sein de l’Hôpital Henri-Mondor.
Déterminer un pronostic personnalisé
Pour aboutir à cet outil, des données ont été recueillies auprès de 3 409 patients âgés de 70 ans, déjà traités pour un cancer, issus de différentes cohortes françaises. L’algorithme sera accessible aux praticiens sur une interface web interactive pour faciliter la décision collégiale du traitement. La solution permet de déterminer si un traitement chimiothérapique pourra être supporté et apporter un bénéfice de survie ou s’il va dégrader sa qualité de vie sans bénéfice de survie.
Rédigé par Health & Tech Intelligence – Care Insight