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Au CHU d’Angers, l’Intelligence Artificiel pourrait changer la lecture des scanners et ouvrirait de nouvelles perspectives face au cancer

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Publié le 07/04/2026 à 13:39
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Image d’illustration – peakSTOCK/istock

Derrière des images médicales parfois difficiles à interpréter, une innovation pourrait bien changer le quotidien des médecins… et des patients.

Voir ce que l’on ne voyait pas vraiment

Dans une salle de radiologie, face à un scanner, tout se joue souvent à quelques millimètres. Jusqu’ici, les médecins devaient faire des choix : sélectionner quelques lésions jugées représentatives pour suivre l’évolution d’un cancer. Une méthode efficace, mais imparfaite.

« On sait que certains patients ont beaucoup plus de lésions que celles que l’on mesure », confient des professionnels du secteur. Une réalité qui peut compliquer le suivi et donner une vision partielle de la maladie.

C’est précisément ce défi que tente de relever un nouvel outil d’intelligence artificielle, auquel participe le CHU d’Angers, aux côtés de Gustave Roussy et d’industriels du secteur médical.

Une carte complète de la maladie

Son nom : DuOnco Unity. Derrière cet intitulé technique, une idée simple : ne plus regarder seulement une partie du cancer, mais l’ensemble.

Concrètement, l’outil passe au crible les scanners du thorax, de l’abdomen et du pelvis. Il repère automatiquement les tumeurs, les mesure, les modélise en trois dimensions… et surtout, il ne se limite pas à quelques-unes. Il permet ainsi d’évaluer ce que les médecins appellent la « charge tumorale », c’est-à-dire l’ensemble des lésions présentes dans l’organisme.

« Avec DuOnco Unity, nous changeons d’échelle dans l’analyse de l’imagerie en oncologie. Nous pouvons désormais appréhender la maladie dans sa globalité, en analysant en trois dimensions l’ensemble des lésions visibles sur un scanner », explique la professeure Nathalie Lassau, radiologue au sein de Gustave Roussy.

Gagner du temps… et en précision

Dans la pratique, cette avancée pourrait changer beaucoup de choses. Car analyser des dizaines de lésions une par une est une tâche longue, fastidieuse, et difficilement compatible avec le rythme hospitalier.

Là où un travail manuel demanderait un temps considérable, l’outil fournit une analyse en quelques minutes seulement, généralement entre trois et quinze minutes. Cette rapidité repose sur un travail colossal en amont, avec des centaines de milliers de lésions utilisées pour entraîner l’algorithme.

Mais au-delà de la rapidité, c’est surtout la précision qui attire l’attention. En intégrant l’ensemble des lésions visibles, mais aussi des éléments comme les ganglions lymphatiques ou certains tissus, l’outil propose une lecture beaucoup plus fine de la maladie.

« Concrètement, pour les radiologues, cela signifie un gain de temps considérable et une aide précieuse pour objectiver et standardiser l’évaluation de la charge tumorale », poursuit la spécialiste.

Un allié pour les médecins

Pas question pour autant de remplacer les radiologues. L’intelligence artificielle agit ici comme un copilote, capable de traiter une masse importante d’images, mais qui nécessite toujours l’expertise humaine pour valider et interpréter.

Dans les services, cette complémentarité est essentielle. Elle permet de sécuriser les analyses tout en allégeant la charge de travail.

Des décisions plus rapides pour les patients

Derrière la technologie, l’enjeu est très concret. Mieux mesurer un cancer, c’est aussi mieux décider du traitement à suivre.

« Pour les oncologues, c’est la possibilité de disposer d’indicateurs beaucoup plus complets et plus fins pour évaluer l’efficacité d’un traitement », souligne Nathalie Lassau. L’objectif est de pouvoir adapter plus rapidement une thérapie, éviter de poursuivre un traitement inefficace ou, au contraire, confirmer son efficacité plus tôt.

Une innovation encore en test, mais prometteuse

Pour l’instant, DuOnco Unity est encore en phase d’évaluation clinique, notamment dans des études portant sur des cancers du poumon et des mélanomes. Il doit encore obtenir son marquage CE avant une diffusion plus large.

Mais déjà, dans les établissements impliqués comme le CHU d’Angers, l’intérêt est réel. Cette participation à un projet d’envergure nationale illustre le rôle croissant des centres hospitaliers dans le développement de solutions innovantes.

« Cette innovation marque une évolution majeure de notre pratique clinique : elle nous permet de passer d’une estimation partielle à une vision globale, quantitative et reproductible de la maladie. C’est une avancée concrète au service d’une médecine de précision toujours plus personnalisée, avec un objectif clair : améliorer la prise en charge des patients », conclut-elle.

Et demain, derrière chaque scanner, il pourrait bien y avoir un regard humain… épaulé par une intelligence artificielle capable de voir plus loin.

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