Un diagnostic de cancer peut être un événement dévastateur. Et pour les patients souffrant d’un cancer du cerveau, le diagnostic revêt un poids supplémentaire. Ce n’est pas seulement la maladie qui est éprouvante: le traitement lui-même peut être épuisant tant pour le corps que pour l’esprit.
Dans le but d'améliorer la qualité de vie des patients atteints de cancer, une équipe de chercheurs du Massachusetts Institute of Technology a s'est tourné vers l'apprentissage automatique pour éviter la toxicité des médicaments contre le cancer. Les chercheurs ciblent spécifiquement le glioblastome, la forme la plus agressive de cancer du cerveau, dont le pronostic chez l'adulte est de moins de cinq ans.
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Les thérapies contre le cancer sont difficiles, combinant plusieurs médicaments avec une radiothérapie – un cocktail qui peut provoquer des effets secondaires paralysants. L’objectif du projet du MIT est d’utiliser l’intelligence artificielle pour déterminer les doses les plus faibles de médicaments qui pourraient encore être efficaces. De cette façon, les effets secondaires sont réduits au minimum.
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Pour identifier les plus petites doses efficaces, l’équipe du MIT a formé son IA. sur les modèles de schémas thérapeutiques actuellement utilisés, ajuster la posologie jusqu'à ce qu'il puisse identifier un protocole de traitement optimal ayant la puissance et la fréquence les plus faibles pour une tumeur d'un taille donnée. Le système a simulé 50 essais sur des patients et a réussi à réduire la dose jusqu'à la moitié des doses recommandées par les médecins.
L'A.I. a été formé en utilisant une méthode appelée apprentissage renforcé, similaire à la façon dont les dresseurs apprennent aux animaux à obéir aux ordres. Faites la bonne action, obtenez une récompense. Faites la mauvaise action, ne recevez pas de récompense (ni même de réprimande). Pour l’IA, la récompense n’était pas une récompense mais un nombre positif ou négatif qui signalait à l’algorithme son succès.
L'A.I. n’est pas destiné à reprendre complètement le travail des médecins. Il s’agit plutôt d’orienter les médecins vers des options de traitement plus adaptées.
« Les recommandations de l’algorithme peuvent être utilisées par des experts humains pour concevoir des essais cliniques plus sûrs et plus efficaces. » Pratik Shah, chercheur principal au MIT qui a supervisé la recherche, a déclaré à Digital Trends. « Ces systèmes algorithmiques numériques peuvent également informer et éduquer les patients individuels sur les trajectoires potentielles que leurs maladies pourraient suivre en réponse aux traitements. »
I.A. devient de plus en plus valorisé dans le domaine de la santé, et est appliqué à tout, de la découverte de nouveaux médicaments au diagnostic des maladies.
Les recherches du MIT seront présentées cette semaine lors de la conférence 2018 Machine Learning for Healthcare à l'Université de Stanford.
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