Dans l’aéronautique, la maintenance prédictive a fait ses preuves pour éviter que les avions ne tombent en panne. En oncologie, qui utilise des machines de radiothérapie très sophistiquées pour administrer les traitements, la préoccupation est la même. Les pannes matérielles provoquent des ruptures de soins et engendrent des pertes de chance pour les patients.
À Toulouse, c’est ce qui a décidé le département de radiothérapie à se rapprocher des experts en intelligence artificielle du leader mondial Airbus, pour conclure un partenariat de recherche très innovant. La collaboration implique aussi Accuray, le fabricant de radiothérapie de haute précision qui équipe le centre toulousain.
« À l’IUCT Oncopole, nous traitons près de 3 500 patients par an en radiothérapie, et 1 000 environ sur les trois machines spécifiques de tomothérapie [radiothérapie qui couple un scanner et un accélérateur de particules miniaturisé qui tourne autour du patient, NDLR] concernées par ce programme de recherche, précise la Pr Elizabeth Moyal, cheffe du service de radiothérapie à l’IUCT Oncopole. Et malgré les contrôles qualité réguliers que nous effectuons, ces machines tombent en panne deux à trois fois par mois. Des incidents qui impactent immédiatement la chaîne de soins et l’ensemble de notre parc technique. »
En effet, chaque panne – qu’elle dure quelques heures ou plusieurs jours – implique de recalculer les plans de traitement et les dosimétries pour chaque patient, puis de les redispatcher sur d’autres machines. C’est aussi une importante source de stress.
Ne plus subir les pannes
« C’est pourquoi le développement de modèles d’intelligence artificielle prédictifs qui aideront à anticiper et donc à éviter les pannes à l’avenir, suscite un véritable enjeu pour le monde de la santé », indique le Pr Jean-Pierre Delord, directeur général de l’IUCT Oncopole.
Lancé il y a deux ans, ce partenariat mobilise un doctorant en mathématiques qui, avec l’expertise d’ingénieurs de chez Airbus et sous la houlette de la Dr Laure Vieillevigne, cheffe du département de physique médicale à l’IUCT, récupère et traite des milliers de données informatiques générées par les pannes qui surviennent sur ces machines.
« À terme, l’objectif est de parvenir à générer un modèle d’algorithme intelligent qui nous permette de prévoir les pannes et non plus de les subir, indique la Dr Vieillevigne. À ce jour, des résultats intermédiaires permettent de déceler des signes de faiblesse quelques semaines avant la survenue de la panne. C’est prometteur, mais ce n’est que le début, car chaque panne peut avoir des causes multiples ou entraîner d’autres pannes… Il y a donc un grand nombre de données à récupérer, trier, labelliser pour arriver à définir des indicateurs de santé de la machine. »
Pour l’industriel Accuray aussi l’enjeu est de taille, et à la mesure de ses investissements. « Nous avons investi 200 000 dollars dans cette première phase de recherche et l’investissement global pourrait atteindre 1 million de dollars », estime Philippe Degreze, le vice-président Accuray-Eimea.
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