À l’heure où l’e-santé est une part essentielle de la médecine moderne, les lames virtuelles sont devenues un élément clé en anatomie pathologique (ou anapath). La microscopie virtuelle consiste en la numérisation de lames de verre à fort grossissement. Le pathologiste peut ainsi observer ces lames numérisées à très haute résolution sur un ordinateur distant comme s’il utilisait un microscope. 

Dans le but d’évaluer la faisabilité et l’efficience d’un réseau diagnostic basé sur l’imagerie virtuelle en routine dans un service d’anatomie pathologique, le Centre Léon Bérard a lui aussi décidé de faire un pas de plus dans le monde révolutionnaire de l’IA, en analysant plus de 110 000 lames chaque année… et autant dire que les prévisions sont largement à la hausse ! 

Dans ce contexte, la technologie des lames virtuelles offre de réelles possibilités. Elle est en effet passée, en 15 ans, du stade de technique innovante à celui d’outil pédagogique, clinique et de recherche incontournable et indispensable au développement de l’IA en anapath, secteur où l’optimisation manque grandement.

Si cette technologie nourrit les fantasmes de plus d’une personne, de nombreuses études démontrent qu’une grande partie de la population ignore ce qu’est en réalité l’IA. Grâce à cette nouvelle technologie qui permet d’explorer les données de santé accumulées ces dernières années, la médecine entre dans un nouveau cycle d’innovation auquel se rattache depuis quelque temps, le Centre Léon Bérard*, en particulier dans le cadre de la recherche. D’ores et déjà, l’établissement s’active et ne cesse d’apprendre à partir de ce nouveau processus de digitalisation, notamment dans le secteur du mésothéliome (cancer de la plèvre). En appliquant du deep learning* sur la base de 3000 lames, il a été possible d’affiner les pronostics vitaux où seulement 3 catégories de pronostics étaient possibles jusqu’à aujourd’hui.

L’objectif est donc double : rendre ces données immédiatement utiles aux médecins pour améliorer le suivi des patients et faciliter leur exploitation par des algorithmes d’IA : « Et tout cela, en évitant de nombreux traitements qui devaient jusqu’alors être réalisés sur les lames avant interprétation », insiste Hugo Crochet, responsable des projets d’intelligence artificielle

*Le Centre Léon Bérard est membre d’UNICANCER, fédération rassemblant 18 centres de lutte contre le cancer en France.
*Deep Learning ou « apprentissage profond » en français est un ensemble de techniques d’apprentissage automatiques ou la machine apprend à reconnaître des motifs en s’entraînant sur des modèles de données qualifiées.

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Pour l’heure, le passage en outil de routine a déjà été anticipé́ en termes de stockage. « La puissance de calcul requise sera considérable, projette Franck Mestre. Mais nous savons dores et déjà que les solutions adoptées nous permettront d’y parvenir ». Un avenir prometteur en perspective…