Oncolog-IA : symbolic and numeric artificial intelligence for learning complexity of breast cancer cases and providing decision support for their therapeutic management

Abstract

De nombreux pays ont instauré l’organisation de réunions de concertation pluridisciplinaire (RCP) afin de promouvoir la décision collective des différents professionnels de santé impliqués dans la prise en charge des patients atteints de cancer. Cependant, l’impact des RCP sur la qualité des soins a été remis en cause car le bon fonctionnement des RCP est entravé par le manque de temps, la quantité des informations à gérer, et la complexité des cas discutés. Par ailleurs, les systèmes d’aide à la décision médical (SADM), ont le potentiel d’améliorer la qualité des décisions de prise en charge de cancer du sein, mais ils sont encore très peu utilisés en routine, notamment parce qu’ils ne sont pas en adéquation avec les attentes des cliniciens qui les utilisent. Oncolog-IA est un projet de recherche, qui vise à utiliser des méthodes d’intelligence artificielle numériques et symboliques pour l’apprentissage des cas complexes de cancer du sein à partir d'un corpus de documents incluant les fiches issues des RCP extraites de l’EDS de l’AP-HP. Les fiches RCP sont préalablement structurées par la mise en œuvre de techniques de traitement du langage naturel. Une fois l’apprentissage de la complexité établi, l’objectif du projet est de proposer deux systèmes d’aide à la décision selon la complexité des cas cliniques de cancer du sein : • Un système basé sur les guides de bonnes pratiques pour les cas non complexes • Un système basé sur un raisonnement par analogie pour les cas complexes, à travers le rappel des décision prises pour des cas similaires.

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