Anapath, les nouveaux défis de la pathologie digitale
Dans tous les établissements hospitaliers, DG, DSI et chefs de pôle scrutent l’anatomopathologie (ou anapath) à la loupe. En termes stratégiques, l’étude des tissus et cellules pathologiques est en effet un domaine dont la numérisation va fortement modifier les processus. Un nouvel horizon se dévoile, similaire à celui qu’a connu la radiologie avec l’apparition des PACS dans les années 2000.
La digitalisation des lames de laboratoire
La numérisation des lames est en plein boom. Avec un recours aux biopsies toujours plus systématique et un niveau de finesse des images toujours plus élevé, la question du stockage devient cruciale.
Au centre de lutte contre le cancer Léon Bérard, à Lyon, plus de 110 000 lames sont ainsi analysées chaque année et les prévisions sont largement à la hausse. « Nous prévoyons 20 à 30 téraoctets par an dédiés à la numérisation de ces lames, explique Franck Mestre, Responsable Infrastructure CLB Léon Bérard Lyon. Et la croissance est exponentielle ».
C’est au regard de ces enjeux que l’établissement a choisi son système de stockage. « Nous nous sommes tournés vers la solution Compellent SC4020 de Dell car elle répond à nos besoins de résilience et offre un haut niveau de disponibilité ».
La numérisation est le préalable indispensable au développement de l’IA en anapath, qui a un réel besoin d’optimisation. « Aujourd’hui, il manque des biologistes pour interpréter les lames, note Emmanuel Canes, directeur Europe Alliance Santé chez Dell Technologies. L’IA n’a pas vocation à remplacer ce personnel mais sera un appui certain pour optimiser l’analyse ».
Cette optimisation est le fruit d’un travail en profondeur avec les éditeurs. « Nos solutions de stockage étant largement répandues sur le marché, nous avons la possibilité d’échanger avec l’ensemble des éditeurs pour fluidifier les écosystèmes », démontre Emmanuel Canes. Ce qui a permis à la solution de s’implanter dans des structures diverses de santé (CHU de Rennes, de Grenoble, Centre Léon Bérard) dotées de systèmes issus d’éditeurs différents.
Recherche et intelligence artificielle
Pour l’heure, au centre Léon Bérard, c’est d’abord le secteur de la recherche qui explore les possibilités d’IA, avant de passer en outil de routine. L’établissement est membre d’UNICANCER (Fédération nationale des centres de lutte contre le cancer). Cette fédération rassemble 18 centres de lutte contre le cancer en France. Avec 600 chercheurs, il est en pointe sur de nombreux sujets, notamment sur la problématique du mésothéliome (cancer de la plèvre). En appliquant du deep learning sur la base de 3000 lames, il a été possible d’affiner les pronostics vitaux. Jusqu’ici, seules 3 catégories de pronostics étaient possibles. L’algorithme a permis d’en développer de nouvelles, tout en suggérant aux médecins de nouvelles zones d’intérêt, permettant d’améliorer ainsi le diagnostic. « Et tout cela, en évitant de nombreux traitements qui devaient jusqu’alors être réalisés sur les lames avant interprétation », insiste Hugo Crochet, responsable des projets d’intelligence artificielle. « Cette avancée est le résultat du travail de 3 acteurs : la start-up Owkin, pour l’aspect technique, l’établissement pour l’expertise clinique, les données et Dell Technologies, pour la capacité de stockage permise grâce à ses équipements », souligne Franck Mestre.
Le passage en outil de routine est déjà anticipé en termes de stockage. « La puissance de calcul requise sera considérable, projette Franck Mestre. Mais nous savons dores et déjà que les solutions de stockage scale-out Isilon de chez Dell nous permettront d’y parvenir ». De quoi voir l’avenir plus sereinement…
Marion BOIS
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