Dans cette interview, nous discutons avec Takayuki Baba de Fujitsu Research de la recherche en cours utilisant l’intelligence artificielle pour obtenir un diagnostic plus précoce du cancer du pancréas.
Sommaire
Pourriez-vous vous présenter et nous dire comment vous en êtes venu à la recherche sur l’intelligence artificielle dans le contexte du cancer du pancréas ?
Je m’appelle Takayuki Baba et je fais des recherches sur la technologie d’aide au diagnostic par imagerie médicale en tant que «technologie convergente» qui combine la technologie d’analyse d’image et la science médicale chez Fujitsu Research. Les technologies convergentes combinent deux ou plusieurs domaines différents des sciences sociales et de la technologie pour atteindre un objectif spécifique et représentent un axe majeur de la R & D de Fujitsu.
Fujitsu Research a fait ses preuves dans la recherche et le développement de technologies pour la détection de plusieurs types de lésions sur des images de tomodensitométrie (CT) avec IA et la récupération d’images CT passées avec une distribution similaire de lésions, qui sont utilisées dans le diagnostic médical technologies d’assistance à l’imagerie pour aider les médecins à établir des diagnostics.
Fujitsu et le Southern Tohoku General Hospital ont lancé des recherches conjointes avec Fujitsu Japan Limited et FCOM CORPORATION sur la technologie d’IA pour détecter le cancer du pancréas à partir d’images CT sans contraste via FCOM, qui soutient le système médical du Southern Tohoku General Hospital.
Crédit d’image : Kateryna Kon/Shutterstock.com
Pourquoi le taux de survie au cancer du pancréas est-il inférieur à celui des autres cancers ?
On dit que le taux de survie du cancer du pancréas est faible, car on le trouve souvent lorsqu’il a déjà progressé vers un état difficile à traiter.
Pourquoi la détection précoce du cancer du pancréas est-elle une tâche difficile ?
L’une des raisons qui rend difficile la détection précoce du cancer du pancréas est qu’il y a peu de symptômes perceptibles et qu’il est difficile d’effectuer des examens volontaires jusqu’à ce que le cancer progresse. De plus, comme le pancréas se trouve dans la partie la plus profonde du corps, un test d’imagerie relativement simple, tel qu’une échographie abdominale, ne peut pas montrer l’ensemble du pancréas. On peut dire qu’il est difficile de distinguer la zone où le cancer est suspecté car le contraste entre la lésion et la zone environnante est faible dans divers diagnostics d’image tels que la tomodensitométrie, l’IRM et la TEP.
Quelles recherches ont été menées par Fujitsu et le Southern Tohoku General Hospital, et quel est l’objectif de ces recherches ?
En avril 2022, Fujitsu et l’hôpital général du sud de Tohoku se sont lancés dans un projet de recherche conjoint pour développer une technologie d’IA capable de détecter les zones de cancer pancréatique suspecté à partir d’images CT sans agents de contraste (scanners sans contraste) dans le but de détecter le cancer du pancréas à une étape antérieure.
Ce projet vise à développer une technologie pour détecter les zones suspectes touchées par le cancer du pancréas en formant une IA avec env. 300 tomodensitogrammes anonymisés de patients atteints de cancer du pancréas détenus par le Southern Tohoku General Hospital et offrent une méthode d’analyse d’image optimale basée sur la forme des organes et des tumeurs cancéreuses.
Avec cette technologie, nous prévoyons que les tomodensitogrammes sans contraste, qui n’ont pas fait l’objet de recherches sur l’IA jusqu’à présent mais sont largement utilisés pour les examens médicaux, peuvent également être utilisés pour détecter les zones de suspicion de cancer du pancréas et permettre aux médecins d’orienter les patients vers rapidement au service de gastro-entérologie pour un examen détaillé. Notre objectif est d’appliquer cette technologie à de nombreux scanners dans le monde.
Comment cette technologie d’IA fonctionnera-t-elle et permettra-t-elle de diagnostiquer plus tôt le cancer du pancréas ?
Le cancer du pancréas est très difficile à détecter. Le faible contraste des tomodensitogrammes sans contraste rend difficile la localisation du pancréas lui-même, car les frontières entre le pancréas et les autres organes ne sont pas claires. Fujitsu et le Southern Tohoku General Hospital visent à développer une technologie d’IA capable d’identifier la région correspondant au pancréas (partie marquée en jaune dans l’image ci-dessous) et de détecter les parties suspectes touchées par le cancer (partie marquée en rouge dans l’image ci-dessous) en estimant la continuité entre les images en coupe transversale antérieure et postérieure en tenant compte de la connexion tissulaire anatomique et effectue automatiquement une analyse tridimensionnelle comprenant les images en coupe transversale antérieure et postérieure dans les zones à forte continuité et l’analyse planaire dans les zones à faible continuité.
De cette façon, de légères divergences visuelles entre un pancréas normal (sain) et les parties suspectées d’être atteintes d’un cancer du pancréas peuvent être visualisées sur les tomodensitogrammes pour détecter les patients présentant un risque élevé de cancer du pancréas. La technologie vise ainsi à aider les médecins à fournir une imagerie diagnostique visuelle plus efficace et plus fiable et à les aider à orienter les patients présentant un risque suspect de cancer du pancréas vers le service de gastro-entérologie pour un examen détaillé afin de détecter le cancer du pancréas à un stade précoce.
Figure : Détection d’un cancer du pancréas présumé à l’aide de la technologie nouvellement développée
Comment cette technologie améliorera-t-elle la qualité de vie des patients atteints d’un cancer du pancréas ?
En utilisant cette technologie pour soutenir la détection précoce du cancer du pancréas, nous nous attendons à voir une augmentation spectaculaire du nombre de patients atteints d’un cancer du pancréas qui peuvent être sauvés grâce au traitement et à la chirurgie grâce à un diagnostic précoce du cancer du pancréas.
Comment cette recherche pourrait-elle être appliquée à tous les services médicaux et de santé pour améliorer les soins de santé ?
À l’avenir, nous vérifierons l’efficacité de la technologie développée dans cette recherche conjointe et l’appliquerons à un large éventail de contextes cliniques dans le but de sauver des vies et d’améliorer la qualité de vie des patients atteints d’un cancer du pancréas.
À quelle étape en est actuellement cette recherche et quelle est la prochaine étape ?
Fujitsu et le Southern Tohoku General Hospital développent actuellement une technologie pour détecter les parties suspectes affectées par le cancer du pancréas en entraînant une IA avec env. 300 tomodensitogrammes améliorés anonymisés et tomodensitogrammes non améliorés détenus par l’hôpital du sud du Tohoku.
Dans une prochaine étape, nous appliquerons cette technologie d’IA dans la pratique clinique, d’abord pour détecter les tumeurs et la dilatation du canal pancréatique, qui sont des signes typiques d’un cancer du pancréas précoce mais difficiles à détecter, puis pour tester l’efficacité de la technologie en détectant les résultats. qui nécessitent des suivis cliniques, comme les kystes et l’atrophie locale du pancréas.
Comment pensez-vous que l’intelligence artificielle influencera la recherche médicale à l’avenir, et quels impacts cela aura-t-il sur les soins de santé ?
À l’heure actuelle, la technologie de l’IA a fait des progrès remarquables dans le domaine des soins médicaux, en particulier dans le domaine de l’assistance à l’imagerie diagnostique, et nous pensons que l’IA sera indispensable dans divers aspects des soins médicaux à l’avenir. Dans cette recherche conjointe, nous menons des recherches de pointe sur la technologie de l’IA qui détecte le cancer du pancréas à partir de tomodensitogrammes afin de détecter le cancer du pancréas à un stade précoce.
À l’avenir, nous pensons que nous pouvons contribuer à la création d’une société dans laquelle les gens peuvent vivre en bonne santé en appliquant largement les résultats de nos recherches aux soins médicaux et aux services de promotion de la santé.
Crédit d’image : elenabsl/Shutterstock.com
Où les lecteurs peuvent-ils trouver plus d’informations ?
Actuellement, les lecteurs peuvent se référer à notre communiqué de presse suivant : https://www.fujitsu.com/global/about/resources/news/press-releases/2022/0425-01.html
À propos de Takayuki Baba
Takayuki Baba, Projet d’amélioration humaine, Laboratoires de technologies convergentes, Unité de recherche, Fujitsu Research, Fujitsu Limited.
Poste actuel : en tant que chef de projet chez Fujitsu Research, je supervise le groupe de recherche et développement pour les technologies de détection précoce du cancer.
J’ai rejoint Fujitsu en 1999 et j’ai été engagé dans la recherche et le développement de technologies d’apprentissage automatique, de récupération multimédia et de diagnostic d’images médicales chez Fujitsu Research. De 2009 à 2010, j’ai été chercheur invité à l’Université Cornell aux États-Unis où j’ai étudié la technologie de reconnaissance d’image à l’aide de l’IA. De 2014 à 2018, j’ai été professeur associé invité à l’Institut national des sciences naturelles. En 2018, je suis devenu chargé de cours à temps partiel au Tokyo Institute of Technology. Ma spécialité est l’analyse d’images médicales (doctorat en ingénierie).
