UrgentDeepSarcCare : Identification par modèle de deep learning des sarcomes relevant d’une urgence médicale au sein du réseau Netsarc+

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Les sarcomes sont des cancers rares nécessitant une validation diagnostique réglementaire par des anatomopathologistes experts au sein du réseau sanitaire de l’INCa. L’Institut Bergonié occupe une place centrale dans ce dispositif, réalisant environ 55 % des relectures nationales. En raison de la grande complexité diagnostique de ces tumeurs, le centre fait face à un afflux massif de demandes d’avis, avec 3 050 dossiers traités en 2024, entraînant une saturation des capacités et un allongement du délai moyen d’expertise à 26 jours. Ce délai a des conséquences importantes, tant sur le plan psychologique pour les patients que sur la prise en charge thérapeutique, en particulier pour les sarcomes nécessitant une intervention rapide. Or, seules 25 à 30 % des demandes relèvent d’une véritable urgence médicale, mais leur identification reste difficile pour les anatomopathologistes non experts et les personnels non médicaux.
Dans ce contexte, le projet propose de développer un modèle d’intelligence artificielle destiné à prioriser automatiquement les cas urgents. La méthodologie s’appuie sur des modèles de classification multimodaux combinant l’analyse des lames histologiques numérisées par des réseaux profonds, l’intégration de données cliniques structurées via des réseaux neuronaux, et, de manière optionnelle, l’exploitation de textes cliniques libres à l’aide de modèles NLP spécialisés. La fusion de ces informations permettra de produire une prédiction binaire afin d’orienter rapidement les cas urgents vers une filière de traitement accéléré.
Ce projet permettra :
• De réduire les délais d’expertise permettant une prise en charge thérapeutique dans des délais plus courts
• A l’outil d’être possiblement déployé à l’échelle nationale dans d’autres centres de relecture du réseau Inca Netsarc+, voire étendu à d’autres réseaux d’expertise cancers.