À Toulouse, Airbus met à profit son expertise en intelligence artificielle pour collaborer avec l'Oncopole, un centre de référence dans le traitement du cancer. L'objectif est de prédire les pannes des équipements de radiothérapie, afin de réduire le stress des patients et d'optimiser l'organisation des soins.

Un défi majeur pour l'Oncopole de Toulouse

Situé près de l'ancien site de l'explosion de l'usine AZF, l'Oncopole de Toulouse s'est imposé comme un acteur clé dans la lutte contre le cancer. Chaque année, environ 3.500 patients bénéficient de traitements de radiothérapie. Cependant, la moindre panne d'équipement peut entraîner des conséquences désastreuses pour la prise en charge des patients.

Les conséquences des pannes d'équipement

Selon Elizabeth Moyal, responsable du département de radiothérapie, l'établissement fait face à une moyenne de deux pannes par mois sur ses sept machines de radiothérapie. Ces pannes provoquent :

  • Des interruptions de service allant de quelques heures à plusieurs jours.
  • Une désorganisation significative dans le département, nécessitant la mobilisation de médecins, physiciens et manipulateurs.
  • Des coûts financiers importants pour les établissements de santé, en raison des interventions d'urgence nécessaires.

Philippe Degrèze, vice-président marketing d'Accuray, souligne que ces pannes engendrent non seulement un coût humain, mais également un impact financier considérable pour les hôpitaux.

La solution : l'intelligence artificielle

Face à cette problématique, l'Oncopole a décidé d'explorer l'utilisation de l'intelligence artificielle pour mettre en place une maintenance prédictive. L'idée est de détecter les signes annonciateurs de défaillance avant qu'une panne ne survienne. Pour cela, l'IUCT-Oncopole s'est associé à Accuray et Airbus.

Airbus : un leader en intelligence artificielle

Airbus, reconnu pour ses compétences en matière d'intelligence artificielle, a développé des outils de maintenance prédictive dans le secteur aéronautique. Sa plateforme Skywise, utilisée par plus d'une centaine de compagnies aériennes, collecte des données sur 24.000 paramètres d'avion. Cela permet d'anticiper les besoins de maintenance et d'éviter les pannes.

Un modèle d'IA pour le secteur de la santé

Fabrice Jimenez, spécialiste en IA chez Airbus, explique que bien que les secteurs aéronautique et médical semblent éloignés, ils partagent des besoins similaires en matière de sécurité et d'explicabilité des algorithmes. L'objectif est de développer un algorithme capable de détecter des signes précurseurs de défaillance en agrégeant des données issues de capteurs.

Un projet innovant à l'Oncopole

Un premier modèle d'intelligence artificielle a été testé sur un composant essentiel d'une machine de radiothérapie, le collimateur multilames. Laure Vieillevigne, cheffe du département de physique médicale, précise que cet élément est crucial pour délivrer le traitement. En cas de défaillance, la machine doit être arrêtée, ce qui entraîne des retards dans les soins.

Les premiers résultats sont prometteurs, avec une réduction significative des défaillances observées. Une thèse, prévue jusqu'en 2027, permettra d'approfondir les recherches et d'améliorer le modèle d'IA.

Des enjeux de santé publique

En France, environ 200.000 patients suivent chaque année une radiothérapie. Avec le vieillissement de la population, le taux d'incidence des cancers pourrait augmenter de 60% d'ici à 2040. Cette situation souligne l'importance d'optimiser les traitements et d'améliorer la gestion des équipements médicaux.

Elizabeth Moyal évoque également d'autres projets d'application de l'intelligence artificielle à l'Oncopole, visant à :

  • Prédire l'efficacité des nouvelles thérapies.
  • Personnaliser les traitements pour chaque patient.
  • Optimiser la prise en charge globale des patients.