Le patient à l’ancienne va mourir. Dès demain le « patient numérique » sera automatique

Bonjour

Les clochent sonnent: arrivée annoncée du «patient numérique». Ou plus précisément celle du «patient numérique personnalisé» pour reprendre la formule de Nicholas Ayache,  «l’un des pionniers et l’une des figures internationales de ce jeune champ de recherche qui vise à concevoir et développer des logiciels de traitements informatiques des nouvelles images»[1]. Les images nées de «l’imagerie médicale computationnelle».

Collège de France

C’est aujourd’hui, en France, un sujet d’actualité : Nicholas Ayache vient d’inaugurer un cycle d’enseignement au sein du prestigieux Collège de France.[1] Voilà l’opportunité offerte de saisir ce qui se trame dans les coulisses de la médecine des images nouvelles. «Avec les images médicales et l’ensemble des données disponibles sur un patient spécifique, les paramètres d’un modèle générique peuvent être ajustés grâce à des algorithmes pour reproduire plus précisément la forme et la fonction des organes de cet individu. On dispose alors d’un modèle personnalisé, destiné à assister le médecin dans sa pratique, nous explique Nicholas Ayache. Le patient numérique personnalisé n’est autre que cet ensemble de données numériques et d’algorithmes permettant de reproduire à diverses échelles la forme et la fonction dynamique des principaux tissus et organes d’un patient donné. C’est aussi le cadre unifié qui permet d’intégrer les informations provenant des images anatomiques et fonctionnelles du patient, ainsi que les informations qui décrivent l’histoire singulière du patient et de sa maladie.»

Röntgen

C’est bel et bien dire, avec des termes certes choisis, qu’il s’agit d’une révolution. Une révolution depuis longtemps en gestation. Les rayons X de Röntgen, la scannographie, l’imagerie par résonance magnétique, l’échographie, la scintigraphie, la microscopie endoscopique n’ont pas fait que bouleverser des pans entiers de la pratique médicale clinique et hospitalière. Ils ont permis et permettent de disposer d’une gigantesque quantité de données et d’informations. Au-delà même de leurs apports diagnostiques et thérapeutiques, ces informations permettent de constituer de nouveaux et considérables atlas anatomiques et statistiques. Sans morgue, sans scalpel, sans papier.

Chaire

Et maintenant ? «L’enjeu est aujourd’hui de pouvoir interpréter et analyser de manière optimum cette surabondance d’informations dont le traitement échappe aux seules capacités humaines : nous entrons dans l’ère de l’imagerie médicale computationnelle» explique, simplement, Nicholas Ayache. Ce dernier a largement contribué à établir les bases mathématiques et algorithmiques de cette nouvelle discipline. «Ses travaux ont déjà permis de développer des outils essentiels de la médecine moderne, de la chirurgie guidée par l’image en réalité augmentée ou de la simulation informatique d’opérations chirurgicales» nous dit le Collège de France, où il vient d’être nommé titulaire de la chaire «Informatique et Sciences numériques».

Au-delà de l’analyse automatisée des images M. Ayache travaille actuellement à la création de «modèles numériques très réalistes d’organes humains». Ces modèles incluent des données mécaniques, électriques, physiologiques qui, à terme, «pourraient aboutir à la création d’un véritable patient virtuel physiologique personnalisé».

Corps

On se bornera à citer quelques têtes de chapitres des travaux en cours. Comme celui de la «Morphométrie Computationnelle» qui voit l’anatomie descriptive devenir statistique. «L’informatique et les sciences numériques permettent d’exploiter de larges bases de données d’images médicales pour construire des atlas statistiques 3D de l’anatomie des organes. Ils permettent ainsi de quantifier la variabilité de la forme du cortex cérébral, ou celle de la structure des ventricules cardiaques. La dimension temporelle peut aussi être prise en compte, pour construire des atlas statistiques 4D».

Ces atlas «capturent» l’évolution statistique des formes anatomiques avec le temps. Ils permettent par exemple de construire des algorithmes capables de quantifier l’atrophie anormale du cerveau dans la maladie d’Alzheimer. L’imagerie computationnelle joue ici le rôle d’un microscope informatique qui permet de révéler des informations cliniquement pertinentes qui sont peu ou pas visibles dans les images médicales originales.

Cancer

Dans l’«Oncologie Computationnelle», ce sont des modèles numériques de tumeurs cérébrales qui sont développés pour mieux exploiter les observations fournies par les images médicales. Ces modèles incluent une composante physiopathologique qui décrit l’évolution de la densité des cellules tumorales dans les tissus cérébraux du patient. «Une fois ces modèles personnalisés, des algorithmes permettent de mieux quantifier l’évolution passée de la tumeur, et sous certaines hypothèses, de mieux prédire son infiltration et son évolution future, explique Nicholas Ayache. Les modèles peuvent être enrichis pour guider la planification thérapeutique, notamment en radiothérapie. Ils peuvent également servir à construire des bases de données d’images de tumeurs virtuelles, utilisées pour entraîner des algorithmes d’apprentissage statistique à interpréter automatiquement les images de tumeurs réelles.

Cœur

Pour la «Cardiologie Computationnelle» c’est plus simple : les modèles numériques du cœur permettent de simuler son activité électrique et mécanique, ainsi que le mouvement 4D qui en résulte. Ces modèles peuvent être personnalisés grâce à des images médicales dynamiques, et des mesures de pression et d’électrophysiologie pour l’instant assez invasives, comme le recours aux cathéters endovasculaires.

«Les modèles personnalisés permettent à des algorithmes de quantifier la fonction cardiaque, et de prédire certains risques d’arythmie, explique encore M. Ayache. Ils permettent aussi, dans certaines conditions, de prédire le bénéfice attendu de certaines thérapies, par exemple la pose d’une prothèse vasculaire dans une artère coronaire, ou l’implantation d’un stimulateur cardiaque destiné à resynchroniser le mouvement des ventricules. Des prototypes permettent déjà à des algorithmes de simuler de façon interactive certains gestes de cardiologie interventionnelle, destinés à corriger des arythmies.»

Budé

Pour en savoir plus, il suffit de se connecter avec le Collège de France [2]. Il fut créé en 1530 par François 1er dans le quartier latin de Paris. A la demande de Guillaume Budé, grand traducteur d’œuvres antiques, par ailleurs «maître de librairie» du roi de France. 1530 : on commençait à ouvrir les corps. Pour voir. Pour comprendre.

A demain
[1] Nicholas Ayache est ingénieur civil de l’Ecole des Mines de St-Etienne (1980), titulaire du Master of Science (1981) de l’Université de Californie à Los Angeles (UCLA), du doctorat (1983) et de la thèse d’Etat (1988) de l’Université de Paris-XI (Orsay). Il a été chercheur invité aux Etats-Unis, au Massachussetts Institute of Technology (MIT) et à l’Université de Harvard en 2007. Il a enseigné à l’Ecole Centrale de Paris et dans plusieurs grandes écoles et universités françaises. Il est également directeur scientifique de l’Institut Hospitalo-Universitaire (IHU) de Strasbourg depuis sa création en janvier 2012. Il est dans le même temps directeur de recherche à Inria Sophia Antipolis-Méditerranée.

[2] L’ensemble de ce cycle d’enseignement est disponible sur le site internet du Collège de France en version française et anglaise (www.college-de-france.fr). Nicholas Ayache a donné sa leçon inaugurale Des images médicales au patient numérique, le jeudi 10 avril 2014. Son cours, «Le patient numérique personnalisé : images, médecine et informatique» sera donné, à compter du 29 avril, tous les mardis, à 16h30, amphithéâtre Maurice Halbwachs.

Ce texte est tiré de « 2014 : l’arrivée annoncée du patient virtuel, numérique et personnalisé » paru dans la Revue médicale suisse  Rev Med Suisse 2014;10:890-891 

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