Un médecin lit le résultat d'une mammographie à une patiente - Photo : Rui Vieira/PA
Une équipe internationale de médecins, de scientifiques et de chercheurs a conçu un outil d’intelligence artificielle (IA) capable de prédire quels patients atteints d’un cancer du sein présentent un risque plus élevé d’effets secondaires après un traitement, notamment une intervention chirurgicale et une radiothérapie.
Une technologie testée au Royaume-Uni, en France et aux Pays-Bas pourrait aider les médecins et les patients à faire des choix de traitement plus appropriés, a rapporté le Guardian le 20 mars.
Chaque année, environ 2 millions de femmes dans le monde reçoivent un diagnostic de cancer du sein, le cancer le plus fréquent chez les femmes dans la plupart des pays. Grâce à une meilleure compréhension, à une détection précoce et à une variété de traitements, le taux de survie des patientes atteintes d’un cancer du sein augmente.
Cependant, certains patients ressentent des effets secondaires après le traitement, tels que des changements cutanés, des cicatrices, un lymphœdème (gonflement douloureux du bras) et même des lésions cardiaques dues à la radiothérapie.
« C'est pourquoi nous avons développé un outil d'IA pour informer les médecins et les patientes atteintes d'un cancer du sein du risque de douleur et de gonflement chroniques de la main après une intervention chirurgicale ou une radiothérapie. Nous espérons les aider à choisir leur traitement de radiothérapie et à réduire les effets secondaires », a déclaré le Dr Tim Rattay, de l'Université de Leicester (Royaume-Uni).
L'outil d'IA a été formé pour prédire le lymphœdème jusqu'à trois ans après une intervention chirurgicale et une radiothérapie en utilisant les données de 6 361 patientes atteintes d'un cancer du sein. Les patients diagnostiqués avec un risque élevé de lymphœdème peuvent se voir proposer des traitements alternatifs ou des mesures de soutien pendant et après le traitement, comme le port d’une attelle de bras pour limiter l’enflure.
L’outil a pu prédire avec précision environ 81,6 % des cas de lymphœdème et identifier correctement environ 72,9 % des cas dans lesquels les patients ne développeraient pas de lymphœdème après le traitement. La précision globale de prédiction de l’outil est de 73,4 %.
L’équipe travaille à rendre l’outil capable de prédire d’autres effets secondaires, notamment les dommages cardiovasculaires et cutanés. Ils espèrent inscrire 780 patientes atteintes d'un cancer du sein dans le projet Pre-Act, un essai clinique de deux ans.
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