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Implantation de la première IA au Centre : des résultats « professionnels »

PY bondiau, J Degardin, H Laceb, A Attolou, J Herault

Le Centre Antoine Lacassagne s’est doté d’un logiciel d’IA (Limbus) de contourage automatique en radiothérapie. La délimitation automatique des organes à risques grâce à ce logiciel d’IA permet d’offrir des contourages d’une extrême précision, reproductibles, avec une plus grande sécurité des traitements, principalement pour le traitement des tumeurs de la base du crane en pédiatrie.

Lors de la réalisation d’une irradiation dans le cas d’un cancer, le contourage précis des organes à risque et des volumes cibles est une étape importante dans la prise en charge des patients. Ce contourage est important pour la délivrance du rayonnement ionisant au volume cible.
En effet, on cherche à minimiser la dose délivrée aux organes à risque. Cette étape est devenue majeure avec l’avancement des technologies de radiothérapie comme la radiothérapie rotationnelle, le Cyberknife©, la protonthérapie, qui permettent un meilleur contrôle de la distribution des doses obtenu grâce au développement d’algorithmes de planification inverse.

Il est donc nécessaire de contourer manuellement chaque organe ou structure anatomique dans l’imagerie afin de permettre aux logiciels de planification inverse de trouver la solution d’irradiation là moins toxique et la plus efficace. Cette étape de contourage est consommatrice d’un temps de plus en plus important, elle est peu reproductible et elle dépend de l’opérateur. Plusieurs tentatives d’automatisation du contourage avaient été tenté dans les années 2000 – 2010 en utilisant des systèmes de fusion rigide puis élastique. Mais aucun résultat probant n’avait été obtenu.

Cependant, depuis 2010, la montée en puissance des CPU et GPU (Central processing unit – Graphic processing unit) a permis la programmation de réseaux neuronaux de plus en plus performant. Et en 2012, pour la première fois, une IA arrivait à reconnaitre un objet dans une image dans plus de 85% des cas, depuis, cette technique s’est perfectionné et les IA généraliste utilisant un apprentissage profond sont apparues.

En 2018, le Centre Antoine Lacassagne a débuté une recherche sur l’applications des IA au contourage automatique avec l’INRIA. Ce premier travail a permis d’utiliser une IA généraliste à des fins de contourage pour la radiothérapie. La conclusion de ces travaux préliminaires concernant l’utilisation des IA pour le contourage était d’une part la faisabilité de la méthode, la puissance de cette approche et d’autre part, la possibilité de la décliner à d’autres secteurs de la cancérologie. Le Centre a alors mis en place en 2020 une base de données anonymisée pour l’apprentissage des IA concernant non seulement les contours mais aussi les dosimétries des cancers du poumon et de l’encéphale. Ces bases ont été utilisées avec différentes sociétés (Therapanacea, Sophia genetic, IALimbus,…) afin d’entrainer les IA à la réalisation de contours automatiques.

Récemment une IA (IALimbus) a été implantée au Centre, par le service informatique, sur une machine virtuelle afin de tester ses capacités de contourage automatique. Dès lors, après la réalisation du scanner dosimètrique, l’IA charge le scanner, pour contoure automatiquement les différentes structures programmées et enregistre le résultat. Le radiothérapeute vérifie ensuite chaque contour effectué.

Force est de constater que les premiers résultats obtenus montrent une qualité professionnelle du contourage de l’IA, confirmant les conclusions des travaux préliminaires de 2018. Bien sur des travaux doivent encore être réalisés et des améliorations sont encore possibles, dans ce sens, des travaux sont en cours au sein du service de radiothérapie afin de comparer les différentes approches de contourage automatique.

De multiples combinaisons sont envisageables, laissant imaginer des utilisations variées pour le plus grand bien des patients.

Exemple de contours automatique par IA. Les différents organes à risque et volume cible sont identifiés automatiquement sur le scanner dosimétrique. Les contours suivent parfaitement les déformations anatomiques spécifiques de chaque patient.

La conclusion concernant l’utilisation des IA est la puissance obtenue par cette approche et la possibilité de la décliner à d’autres secteurs de la cancérologie dont les champs d’application pourront être :
En radiothérapie : le suivi des modifications volumique (par exemple sur CBCT), la planification automatique quotidienne adaptée à l’image. Le suivi à long terme.
En radiologie : la détection, l’évaluation automatique des volumes tumoraux.
En oncologie médicale : la surveillance du déroulement des séances de chimiothérapie, l’optimisation de la dose, le contrôle de la délivrance des traitements.
En clinique : l’analyse exhaustive des dossiers médicaux (cf. travaux du MD Anderson qui permettent de corriger le diagnostic dans 10-15% des cas par une analyse complète des dossiers médicaux par IA).
En anatomopathologie : l’aide au diagnostic.
En RCP : pour la classification, la prédiction de la réponse, la proposition de modification thérapeutique en cas de non réponse.