Le diagnostic du cancer colorectal repose depuis longtemps sur des procédures invasives et subjectives. Le brevet d’Apex AI (n° 10-2021-0025707) introduit un puissant système piloté par l’IA qui analyse objectivement les images de coloscopie pour prédire les risques de cancer, améliorant ainsi la précision, l’efficacité et les résultats pour les patients. Voici comment cela fonctionne : Aperçu Le brevet déposé par Apex AI décrit un système sophistiqué conçu pour prédire le risque de cancer colorectal en analysant les images de coloscopie à l’aide de l’intelligence artificielle (IA). Le système vise à surmonter les limites des approches diagnostiques traditionnelles, telles que les biopsies et les analyses d’images manuelles, en fournissant un outil de diagnostic plus objectif, précis et efficace. Contexte technique Le cancer colorectal (CCR) est une affection caractérisée par une prolifération cellulaire incontrôlée, qui affecte considérablement les fonctions corporelles. Les méthodes de diagnostic conventionnelles comprennent la biopsie tissulaire et les techniques d’imagerie (rayons X, IRM, etc.), toutes deux ayant des limites telles que l’invasivité, l’inconfort du patient, l’imprécision potentielle et une forte dépendance à l’expérience du clinicien. Objet de l’invention L’invention vise à remédier à ces limites en utilisant l’IA pour analyser systématiquement les images de coloscopie, fournissant ainsi des évaluations quantitatives du risque de cancer colorectal, améliorant ainsi la fiabilité et l’accessibilité du diagnostic. Composants du système L’invention décrit un système de prédiction du risque de cancer colorectal comprenant trois modules clés (tels qu’illustrés à la page 14) : 1. Base Condition Analysis Unit (기저질환 판단부) - Utilise des algorithmes d’IA pour examiner plusieurs images de coloscopie à partir de divers emplacements du côlon. - Identifie et diagnostique les maladies de base liées au côlon, notamment les maladies inflammatoires de l’intestin (MICI), la maladie de Crohn, la colite ulcéreuse, les polypes, les adénomes de bas grade et les adénomes de haut grade. 2. Unité d’analyse des maladies associées (유관질환 분석부) - Analyse la gravité, l’emplacement, la taille, la couleur et la structure de surface des maladies du côlon détectées. - Détermine les relations entre les maladies de base et les autres affections associées. 3. Unité de calcul du risque de cancer colorectal (대장암 위험성 산출부) - Synthétise les données des unités d’analyse de l’état de base et des maladies associées. - Calcule les scores de risque individuels pour chaque maladie identifiée, en les agrégeant en un score final complet de risque de cancer colorectal. Méthodologie Le système piloté par l’IA utilise la méthodologie suivante : - Acquisition d’images et diagnostic basé sur l’IA : Acquiert plusieurs images de coloscopie à partir de segments distincts du côlon (rectum, côlon sigmoïde, côlon descendant, côlon transverse, côlon ascendant, cæcum et appendice). Les algorithmes d’IA classifient la présence ou l’absence de pathologies colorectales. - Analyse complète des pathologies : Évalue les caractéristiques pathologiques (emplacement, gravité, traits visuels) afin d’identifier les modèles de maladie corrélés et les voies de progression potentielles. - Évaluation quantitative des risques : calcule les scores de risque pour les affections identifiées, présentant finalement un profil de risque global de cancer colorectal qui aide les cliniciens à prendre des décisions éclairées en matière de diagnostic et de traitement. Avantages et impact clinique Cette invention améliore la détection précoce, la précision du diagnostic et la stratification du risque de cancer colorectal, offrant une amélioration substantielle par rapport aux méthodes de diagnostic traditionnelles. L’approche pilotée par l’IA réduit considérablement la subjectivité et l’erreur humaine, fournit des évaluations rapides et facilite une meilleure prise de décision clinique.