IA CONTRE LE CANCER DU SEIN : UNE RÉVOLUTION POUR ÉVITER LES TRAITEMENTS INUTILES
Le combat contre le cancer du sein est de longue haleine, et la phase cruciale de prédiction du risque de récidive est souvent marquée par des incertitudes. Les outils d'évaluation actuels manquent de précision, ce qui conduit à des traitements complémentaires lourds et inutiles pour de nombreuses patientes. C'est dans ce contexte que la startup française Spotlight Medical a développé une IA capable de prédire avec une précision inédite le risque réel de récidive.

Le problème du surtraitement
Chaque année, environ 650 000 patientes reçoivent un diagnostic de cancer du sein précoce et se voient catégorisées à haut risque de rechute. Or, 60 % de ces patientes n'ont pas besoin de traitements complémentaires lourds, mais les outils d'évaluation actuels ne permettent pas de les identifier avec précision. Cela conduit à des effets secondaires lourds, tels que des neutropénies et des diarrhées quotidiennes, qui affectent directement la qualité de vie des patientes.

La solution de Spotlight Medical
La startup française a mis au point myStage Dx, un logiciel de diagnostic basé sur l'intelligence artificielle (IA) qui analyse une image numérique de la tumeur et les données cliniques de la patiente. Ce dispositif a déjà prouvé son efficacité dans une étude de validation publiée dans le Journal of Clinical Oncology, en reclassant en "risque faible" près de 20 % des femmes initialement jugées à haut risque. Le cancer du sein est un exemple de la capacité de l'IA à améliorer la médecine de précision.

Les perspectives
La validation clinique de myStage Dx ouvre la voie à sa commercialisation et à son déploiement à grande échelle en Europe. La startup prévoit déjà d'appliquer cette méthode d'évaluation du risque à d'autres types de cancer, tels que les cancers de la prostate, de la peau ou de la sphère ORL. Cela pourrait révolutionner la médecine de précision et permettre d'épargner des effets secondaires lourds à des milliers de patientes. Avec l'Assurance Maladie et d'autres payeurs, les ressources pourraient être mieux allouées pour traiter globalement l'ensemble des patients.

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Source : Intelligence Artificielle​