L'adoption de Intelligence artificielle (IA) La radiothérapie transforme les schémas du traitement des patients atteints de cancer dans le monde. La première déclaration conjointe du consensus conjoint de l'American Association of Physiciens and Medicals (AAPM) et de la Société européenne de radiothérapie et d'oncologie (œstrus), consolide l'IA comme élément clé pour l'innovation clinique, scientifique et réglementaire de la radiothérapie dans les années à venir, avec des réflexes directs sur la qualité des soins des patients. L'étude a été publiée dans la revue scientifique Radiothérapie et oncologiey.
Radio-oncologue Fábio Ynoe de Moraes, membre de Société brésilienne de radiothérapie (SBRT)souligne que les progrès technologiques ont un impact de la planification à l'exécution des traitements, favorisant les gains d'efficacité, de précision et de personnalisation. « Comme nous l'avons vu, l'intelligence artificielle a un potentiel révolutionnaire et, en santé, n'a pas été différent, en particulier dans la radiothérapie. Il est présent à toutes les étapes du processus, du contour automatique des structures à l'ajustement de la dose en temps réel, après les changements anatomiques du patient », dit-il.
Un exemple emblématique provient de l'étude publiée en 2021 dans le magazine Naturequi a démontré que les systèmes d'IA peuvent générer radiothérapie Pour le cancer de la prostate en moins de cinq minutes, avec une acceptation clinique à 92% par les radio-oncologues, sans avoir besoin d'ajustements manuels. «Ces gains signifient plus de productivité, moins de charge de travail pour les professionnels et une amélioration significative de la qualité des plans de traitement», explique Moraes.
Principaux avantages de l'IA en radiothérapie
- Efficacité: réduction du temps de planification du temps à quelques minutes.
- PRÉCISION: Segmentation automatique des organes et des tumeurs avec une précision clinique supérieure à 90%.
- Planification basée sur les connaissances (KBP): l'IA apprend des bases de données historiques et génère des plans optimisés.
- Cohérence: réduction de la variabilité entre les professionnels, offrant des traitements plus standardisés.
- Adaptation en temps réel: ajustement du plan quotidien, en considérant les changements dans l'anatomie du patient.
En intégrant les données cliniques, l'image (radio) et les informations génétiques, les algorithmes sont capables de prédire le risque de toxicité, la probabilité de contrôle tumoral, indiquant la meilleure technique (telle que IMRT, VMAT ou SBRT) et en ajustant la dose et la fraction tout au long du traitement. «Nous entrons en fait dans l'âge de l'oncologie de précision. L'IA nous permet d'offrir des traitements de plus en plus personnalisés, en s'adaptant aux caractéristiques biologiques et anatomiques de chaque patient», renforce l'expert.
Technologies déjà appliquées dans la pratique
Les technologies de l'IA sont déjà intégrées à la radiothérapie:
- Cnn / u-net (réseaux de neurones- Réseau neuronal convolutionnel / / Architecture U-Net): Segmentation automatique du volume – maturité clinique élevée et marketing large.
- Gans (réseaux dégénératifs – Réseaux génératifs adversaires): Génération de tomographie synthétique à partir de l'imagerie par résonance magnétique – validée au bassin et au cerveau.
- KBP (apprentissage automatique – Planification basée sur les connaissances): Planification basée sur les connaissances, avec prévision de dose – approuvée dans divers essais cliniques.
- RL (apprentissage de renforcement Apprentissage du renforcement): Technologie émergeante d'adaptation en temps réel, toujours en phase préclinique.
- Radiomique + intelligence artificielle: Prédiction de la réponse au traitement et au risque de toxicité – actuellement dans la validation multicentrique.
Plus de précision et moins d'effets secondaires
En améliorant la segmentation des organes et des tumeurs, l'IA permet une livraison de dose plus précise, protégeant les tissus sains. De plus, les algorithmes prédictifs aident à anticiper et à atténuer les toxicités telles que la mucite et la pneumonite. « L'IA est en mesure de prédire ceux qui sont le plus à risque de développer des effets secondaires, permettant des interventions précoces et des ajustements de dose pour minimiser les complications », explique Moraes.
Défis et obstacles au Brésil
Malgré les avancées, le Brésil fait toujours face à des obstacles importants à l'adoption complète de l'IA en radiothérapie:
- Infrastructure informatique limitée
- Faible interopérabilité entre les systèmes hospitaliers
- Rareté des professionnels formés en IA
- Coûts logiciels et de maintenance élevés
- Résistance institutionnelle et absence de directives réglementaires claires
Une étude de revue publiée dans Cancer / radioothérapie Il souligne que surmonter ces obstacles nécessite des investissements coordonnés dans la formation des professionnels, des infrastructures technologiques et une validation clinique au niveau national. « Il est essentiel que ces efforts soient alignés sur le contexte brésilien, en se concentrant sur la formation spécialisée, le renforcement technologique et la validation locale des solutions adoptées », conclut Moraes.
