La transformation numérique de la pathologie : Comment la pathologie computationnelle peut impacter les soins aux patients

Dans le paysage technologique actuel en constante évolution, la pathologie subit une profonde transformation grâce à l'intégration de la technologie de calcul numérique. La pathologie computationnelle, englobant l'imagerie numérique, l'intelligence artificielle (IA) et l'analyse de données, promet de révolutionner la manière dont les maladies sont identifiées, diagnostiquées et traitées. Cette convergence de l'expertise médicale traditionnelle et de la technologie de pointe ouvre de nouveaux horizons pour des diagnostics plus précis, des plans de traitement personnalisés et de meilleurs résultats pour les patients.

Alors, comment ces nouvelles technologies, y compris l'IA, impacteront-elles le domaine de la pathologie et les soins aux patients à long terme ? C'était le sujet du dernier webinaire LabLeaders. Michael Rivers, vice-président et responsable de la pathologie numérique au niveau mondial chez Roche, était accompagné du Dr Marta Canamero, responsable des affaires médicales en oncologie chez Roche, du Dr Markus Herrmann, directeur médical pour les soins de santé personnalisés chez Roche, et du Dr Christoph Guetter, directeur du développement des algorithmes chez Roche. Ensemble, ils ont analysé l'état actuel de la pathologie numérique et l'évolution des responsabilités des pathologistes à l'ère de l'IA.

Bien que l'adoption de la pathologie numérique soit en hausse, elle n'est pas encore généralisée dans la pratique clinique. Seul un petit nombre de laboratoires l'a pleinement intégrée, un processus que la pandémie a néanmoins fortement accéléré. Les laboratoires mettent progressivement en œuvre des solutions numériques et expérimentent la pathologie numérique, ouvrant la voie à l'intégration future d'algorithmes d'analyse d'images par IA.

L'intégration de l'IA en pathologie en est à ses débuts. De nombreux laboratoires qui adoptent des solutions numériques s'intéressent déjà aux applications d'IA. L'IA offre un potentiel significatif pour améliorer la précision, l'efficacité et la prise de décision clinique en pathologie.

Plusieurs défis ralentissent l'utilisation généralisée de l'IA en pathologie, notamment la variabilité morphologique du corps humain et la variabilité pré-analytique. L'IA nécessite de grosses capacités informatiques, et il est essentiel de s'assurer que ses décisions soient explicables et transparentes. Les laboratoires s'automatiseront de plus en plus à mesure que les IA deviendront plus précises. Cette automatisation commencera par le tri des données pour se concentrer sur les zones les plus importantes à analyser.

Relever ces défis exige des processus rigoureux de contrôle qualité et de validation. La construction d'ensembles de données robustes, y compris des ensembles d'entraînement, de réglage et de vérification analytique, est essentielle. Cette approche méticuleuse garantit aux algorithmes d'IA la capacité de gérer la complexité du monde réel et de fournir des résultats fiables. La validation est essentielle pour instaurer la confiance dans le rôle de l'IA en pathologie.

Quels sont les domaines où l'IA aura l'impact le plus significatif ? La quantification de mesures complexes, telles que l'identification de motifs et la quantification de signaux, est un domaine où l'IA peut assister les pathologistes. De plus, l'IA peut obtenir des informations précieuses à partir de lames H&E standard, réduisant potentiellement le besoin de tests spécialisés multiples.

Le rôle des pathologistes est amené à évoluer pour se concentrer davantage sur l'intégration des données et des informations cliniques. En prenant en charge les tâches répétitives, l'IA leur permettra de se concentrer sur l'analyse des résultats et l'intégration des données cliniques, ainsi que sur la prise de décisions cruciales. Ce changement conduira à une approche plus centrée sur le patient et soutiendra l'évolution vers la médecine de précision.

Il sera crucial que tous les acteurs de ce domaine travaillent ensemble afin de développer des outils répondant à des besoins cliniques spécifiques, et les entreprises devraient combiner leurs propres algorithmes internes avec les développements de la communauté IA au sens large.

Plutôt que de remplacer les pathologistes, l'IA permet de renforcer leurs capacités, améliorant ainsi les soins aux patients. Alors que l'industrie de la santé continue d'adopter ces technologies transformatrices, l'avenir de la pathologie semble plus prometteur que jamais. La synergie du calcul numérique et de la pathologie est appelée à révolutionner les soins de santé, en fournissant des diagnostics plus précis et des traitements personnalisés aux patients.

Envie d'en savoir encore plus sur la transformation numérique de la pathologie ? Alors cliquez ici pour vous inscrire et regarder notre webinaire (en anglais) à la demande dès maintenant !