L'intelligence artificielle pour analyser les dossiers cliniques

L’Institut Curie a mis en place depuis plus de 10 ans un système de dossiers médicaux électroniques, ayant ainsi rassemblé plus de 10 millions de documents textes concernant plusieurs centaines de milliers de patients. Cette base de données non structurée contient ainsi l’ensemble des compte-rendus de consultation, de chirurgie et de radiothérapie, ainsi que les protocoles de chimiothérapie administrés aux patients. L’utilisation de technologies de pointe est nécessaire à l’analyse automatique et en temps réel de ces « Big Data » d’une richesse exceptionnelle. L’analyse de ces données pourrait ouvrir la voie à une meilleure compréhension du développement des pathologies complexes que sont les cancers et permettre une amélioration de la prise de décision thérapeutique, en particulier dans le cas de traitements dont la réponse est très hétérogène.

Pour répondre à ce défis, l’Institut Curie et Owkin ont signé un accord de partenariat pour le développement d’un nouveau logiciel d’analyse de dossiers cliniques basé sur les méthodes les plus modernes d’intelligence artificielle et d’analyse du langage naturel. C’est aussi un bel exemple de ce que peut apporter l’Université PSL puisque la start-up Owkin est notamment issue de travaux d’un chercheur de l’ENS qui tout comme l’Institut Curie est membre fondateur de cette université. L’objectif est le développement d’un outil permettant aux médecins de consulter les dossiers des patients similaires pour affiner la prise de décision thérapeutique en prédisant les toxicités et la réponse aux traitements dans le plus grand respect de la confidentialité des données.

Les technologies de pointe d’apprentissage par les machines (Machine Learning) développées par Owkin permettent l’analyse automatique de données non - structurées de plusieurs types, combinant le texte libre, les images et les données biologiques. L’algorithme d’intelligence artificielle mis au point par OWKIN pourrait également permettre la découverte de nouveaux biomarqueurs prédictifs de toxicités et de la réponse aux traitements. Il garantit un respect absolu de la confidentialité des données des patients.

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