Intelligence artificielle de « prédiction »

Dr C.Bour, 4 juin 2019

Un article de Sciences et Avenir du 30 mai 2019 relatait l’arrivée de l’intelligence artificielle (IA) dans le domaine du cancer du sein en affirmant qu’un algorithme parviendrait à prédire les tumeurs du sein avant leur apparition, et ainsi révolutionnerait le dépistage.[1]

Selon l’article, des chercheurs du Massachusets Institute of Technology (Cambridge, États-Unis) ont publié des travaux dans la revue Radiology en mai 2019. Cette équipe a élaboré un algorithme qui peut prédire l’apparition d’une tumeur du sein jusqu’à quatre ans avant que celle-ci ne soit détectable par l’imagerie, les anomalies seraient ainsi détectées avant l’oeil humain.

Renseignement pris : cet algorithme reposerait sur un modèle de « deep learning »  de données présentes sur un cliché mammographique autres que la seule densité mammaire, et cela permettrait à l’algorithme une évaluation du risque considérablement meilleure comparativement aux modèles qui utilisent la seule densité mammaire, dont aucun n’a réellement fait la preuve de son infaillibilité, et dont la validation scientifique est pour certains très douteuse [2] .

Ce procédé serait également plus prédictif que les antécédents familiaux de cancers et les facteurs génétiques, selon les chercheurs.

De quel enjeu s’agit-il ?

L’article de Sciences et Avenir rappelle que la « survie à cinq ans est de 26% pour un cancer du sein métastasé contre 99% si la tumeur est détectée précocement ».

On sauverait donc des vies en anticipant toujours plus tôt et toujours plus petit.

Malheureusement l’article omet un écueil fort important que relève fort justement un autre article rapporté sur rtbf, de Safia Kessas, journaliste pour le media féministe ‘les Grenades’ [3] .

La journaliste semble davantage critique, et soulève à juste titre la controverse scientifique existante.

Premier écueil : renforcement du surdiagnostic

On présuppose, dans la course au plus petit cancer qu’on assimile à « précoce », que le cancer du sein présente une histoire linéaire, faisant que la récupération de lésions de plus en plus petites empêcherait la survenue des gros cancers plus avancés. Or il n’est est rien.

C’est pourtant la connaissance de l’histoire naturelle de la maladie qui permet de comprendre que la course effrénée à la détection de la plus petite lésion ne fait qu’amplifier les innombrables diagnostics inutiles infligés aux femmes, ce que l’on nomme surdiagnostic, et cela sans changement aucun du taux des cancers graves ni de la mortalité globale..

Tout petit ne veut pas dire détecté tôt, ne veut pas dire forcément de meilleur pronostic, ne veut pas dire diagnostic d’une lésion qui aurait forcément évolué, ne signifie pas gage contre le cancer mortel.

La survie est une donnée fallacieuse [4], elle est de 99% pour les tumeurs de bas grade parce que ces tumeurs sont de bon pronostic intrinsèquement et n’auraient pas tué leur porteur.

La survie n’est pas une donnée permettant d’évaluer l’efficacité du dépistage, mais en revanche est proportionnelle au surdiagnostic, plus celui-ci est grand, meilleure est la survie. Les femmes surdiagnostiquées sont par définition des survivantes à leur cancer…

Une fois de plus et à grande échelle, puisque les promoteurs de l’étude souhaitent que toutes les femmes passent ce test, des promesses sont faites aux femmes dans l’enthousiasme, sans information, d’emblée certaines de succès alors que nous n’avons aucun recul encore. Sans discernement on exposera les femmes à la conséquence très tangible du surdiagnostic : le surtraitement, avec radiothérapies, chimiothérapies et ablations de seins inutiles.

En effet, être porteuse d’un cancer de bas grade et de petite taille, ou d’une lésion de type carcinome in situ ou d’une lésion précancéreuse ne fait pas de la porteuse une future malade du cancer, en revanche toutes les lésions trouvées seront traitées avec agressivité, les femmes auront l’illusion d’une guérison qu’on leur assènera avec certitude alors qu’elles sont tout bonnement victimes, une fois de plus, d’une surenchère technologique qui les expose à une « maladie » entièrement fabriquée par de la sur-médecine.

On peut prendre tous les paris de voir douchés les espoirs de réduction des cancers graves, et ce sera un échec prévisible, tant qu’on continue à nous cramponner à un modèle de cancérologie qui ne marche pas dans le cas du cancer du sein. Non, détecter plus et plus petit ne règle pas les cancers rapides et intrinsèquement mauvais car il s’agit d’entités différentes. Une étude publié en 2017 dans le NEJM [5] suggère que les tumeurs de bas grade de malignité et les tumeurs de haut grade résultent de différents mécanismes moléculaires ; une tumeur de bas grade ne se dédifférencie quasi jamais en tumeur de haut grade. Il semble pouvoir être affirmé que les caractéristiques biologiques d’une tumeur représentent un facteur naturel constant.

Un visuel à points, tel que présenté sur notre page d’accueil permettra aux femmes de se faire une idée sur la balance bénéfice/risques du dépistage et en particulier du risque de surdiagnostic, et c’est l’information-là qui devrait être donnée à une femme avant toute prise de décision.

Ou ceci : (cliquez sur l’image pour agrandir)

Deuxième écueil, la collecte des data

Nous ne savons pas grand-chose de cet algorithme de deep learning, comment fonctionne-t-il, quels sont les facteurs intégrés pour ces fameuses « prédictions », est-il suffisamment robuste, ne fait-il jamais d’erreur ?

Que valent vraiment ces algorithmes comme celui vanté dans un article du Paris Match du 3 avril de cette année, couplé à la tomosynthèse ? [6]

Concernant les quantités de data nécessaires, il faudra une masse considérable de données de santé pour faire marcher ces outils, surtout si on souhaite l’appliquer à toute la population féminine. L’accès et l’utilisation de ces données posera immanquablement des questions morales, éthiques et juridiques, et de responsabilité médicale en cas de faille.

Conclusion

Les promoteurs de l’étude du du Massachusets Institute of Technology veulent faire passer ce test à l’ensemble des femmes ; lorsqu’on voit l’indigence dans l’information des femmes sur les risques du dépistage simplement, on ne peut qu’être préoccupé à propos de la loyauté de l’information des populations sur l’utilisation future de leurs data, surtout si on persiste à considérer qu’un pseudo-intérêt collectif, pas avéré du tout, prédomine sur la protection que la médecine doit à chaque individu.

Biblio

[1] https://www.sciencesetavenir.fr/sante/cancer/une-intelligence-artificielle-pour-predire-le-cancer-du-sein_134056?utm_term=Autofeed&utm_medium=Social&utm_source=Twitter#Echobox=1559239842

[2] http://mypebs.cancer-rose.fr/le-logiciel-mammorisk/

[3]

https://www.rtbf.be/info/dossier/les-grenades/detail_depistage-du-cancer-du-sein-et-intelligence-artificelle-controverse?id=10237653

[4] https://www.cancer-rose.fr/peurs-et-croyances-histoire-naturelle-de-la-maladie-survie/

[5] https://www.cancer-rose.fr/les-petits-cancers-du-sein-sont-ils-bons-parce-quils-sont-petits-ou-parce-quils-sont-bons/

[6] https://www.cancer-rose.fr/depistage-et-intelligence-artificielle/

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