L’endoscopie assistée, c'est déjà demain

Le traitement des signaux représente aujourd'hui le principal champ d'application de l’intelligence artificielle (IA), exploité principalement en endoscopie. « Les solutions d’IA basées sur l’apprentissage profond (deep learning) sont douées d’une certaine plasticité, indique le Pr Xavier Dray (hôpital Saint-Antoine, Paris). Le développement de ces algorithmes est rendu possible grâce à la puissance de calcul des processeurs actuels (traitement de 25 à 60 images endoscopiques haute définition par seconde) et  de gigantesques bases de données d’images, essentiellement des coloscopies dans le cadre de la prévention du cancer colorectal ». En France, les taux de détection des adénomes varient du simple au double (1). Plusieurs systèmes d’algorithmes d’IA ont prouvé qu’ils augmentaient le taux de détection des adénomes comparé à l’Homme. L’un de ces dispositifs est déjà commercialisé depuis novembre 2019, avec une sensibilité de 99,7 %. Son évaluation prospective est en cours. D’autres modules sont en phase de déploiement. Concrètement, ces consoles se branchent sur le processeur d’endoscopie. Un signal visuel apparaît autour du polype détecté. « Mais on attend de l’instrument guidé par l’IA qu’il réalise des tâches combinées », explique le Pr Dray. Des solutions d’IA testent le repérage d’autres anomalies, la vérification des critères de qualité (taux d'intubation cæcale, temps de retrait, score de Boston) et caractérisent des types de polypes détectés et leurs éventuels stades de dysplasie. Le tout en temps réel.

De multiples développements

À un stade déjà très avancé pour la coloscopie, l’IA se développe également dans l’endoscopie digestive haute, dans la reconnaissance de la dysplasie au sein de l’endobrachyœsophage, le diagnostic d’infection à Helicobacter pylori, et la lecture automatisée des vidéocapsules endoscopiques. Un algorithme d’IA français propose ainsi l’analyse de vidéocapsules en moins de 5 minutes, versus 30 à 60 minutes par un lecteur humain. « À l’IA de faire le tri pour nous présenter d’emblée les images d’intérêt, parmi des milliers non pertinentes », explique le Pr Dray.

L’étape suivante est que les logiciels d’IA fournissent un compte-rendu d’analyse des images, dont la validation humaine restera néanmoins incontournable. On peut aussi imaginer qu'ils participent à la formation des soignants, l’évaluation des compétences et du niveau d’exigence, comme par exemple relever le taux de détection d’adénome colorectal au-delà du seuil actuel de 25 %. « On peut espérer que dans quelques années, l’IA aura prouvé qu’elle participe à diminuer la mortalité par cancer colorectal, s’enthousiasme le Pr Dray. Il faut aussi voir en ces technologies l’opportunité de faire évoluer nos métiers, en réorientant le travail du praticien vers des tâches plus nobles et mieux valorisées, pour une meilleure qualité des soins, tout en générant des économies de santé ».

(1) Bretagne JF, et al. World J Gastroenterol. 2016;22(38):8549-57