L’intelligence artificielle tend à jouer un rôle croissant dans la prise en charge des patients en oncologie. Elle a le potentiel de transformer profondément les pratiques médicales telles qu’on les connaît aujourd’hui. Elle promet d’améliorer le diagnostic précoce grâce à l’analyse de grandes quantités de données médicales, d’affiner les plans de traitements personnalisés et d’optimiser le suivi des patients. L’intelligence artificielle facilite également l’identification de nouveaux biomarqueurs et la prédiction des réponses aux thérapies, réduisant les marges d’erreur et accélérant les décisions cliniques. Parmi les types d’intelligence artificielle les plus plébiscités pour révolutionner la pratique clinique, les modèles de langue ont le vent en poupe. Dans un monde parfait, l’intégration de l’intelligence artificielle favoriserait des soins plus précis, personnalisés et efficaces, tout en soulageant les cliniciens de certaines tâches fastidieuses ou répétitives, leur permettant de se concentrer davantage sur l’accompagnement humain des patients, et cela avec un faible surcoût énergétique. Toutefois, le déploiement à grande échelle des intelligences artificielles soulève actuellement des questions fondamentales quant à l’équité, la sécurité d’utilisation et la manière d’évaluer en longitudinal des résultats obtenus à partir d’une intelligence artificielle. Cet article explore comment les applications sont évaluées pour notre pratique (spoiler alert : elles sont actuellement limitées), les bénéfices cliniques potentiels et les défis rencontrés actuellement lorsque l’on est face à l’intégration de l’intelligence artificielle dans les soins courants oncologiques, avec un focus sur les modèles de langue dont le développement explose depuis 2021.

Artificial intelligence (AI) is addressing many expectations for healthcare practitioners and patients in oncology. It has the potential to deeply transform medical practices as we know them today: improving early diagnosis by analysing large quantities of medical data, refining personalised treatment plans and optimising patient follow-up. AI also makes it easier to identify new biomarkers and predict responses to therapies, reducing margins of error and speeding up clinical decisions. Among the most popular types of AI to revolutionise clinical practice are language models. In a perfect world, the integration of AI would promote more precise, personalised and efficient care, while relieving healthcare providers of tedious or repetitive tasks, allowing them to concentrate more on providing human support to patients, and all this with a low energy consumption. However, the large-scale deployment of AI currently raises fundamental questions about fairness, safety of use and how to assess the results obtained from AI longitudinally. This article explores how the many applications are evaluated for our practice (spoiler alert: they are currently limited), potential clinical benefits and challenges currently encountered when dealing with the integration of AI into routine oncology care. We will focus on language models whose development has been exploding since 2021.

# Introduction

Ces dernières années, l’intelligence artificielle a pris une place remarquable dans la recherche clinique en oncologie avec une augmentation de +350 % de publications PubMed® référant aux termes « artificial+intelligence+cancer » entre 2018 et 2024. Cependant, en pratique, rares sont les intelligences artificielles qui ont gagnées leur place dans la médecine oncologique courante. À titre d’exemple, les recommandations du National Comprehensive Cancer Network (NCCN) abordent l’utilisation de l’intelligence artificielle uniquement dans le cadre précis de l’assistance à la planification de traitement en radiothérapie, pour le contourage automatique des tumeurs et des organes à risque sur les imageries médicales [1]. Nous sommes encore loin du logiciel universel, validé, et continuellement à jour qui, pour un patient donné, dicterait les options thérapeutiques avec les meilleures chances de survie tout en conservant une qualité de vie optimale. Mais nous nous en approchons [2,3].

D’une manière générale, pour garantir l’acceptation d’un logiciel (avec ou sans intelligence artificielle…) par la communauté médicale, il doit apporter une amélioration des soins et son utilisation doit être facile et intuitive. Elle ne doit pas, par exemple, impliquer de manipulation préalable des données, fastidieuse, complexe et source d’erreur, comme leur mise en forme dans un tableur. Il faudrait idéalement pouvoir utiliser des données cliniques sous leur forme brute, originelle.

Dans les systèmes numériques hospitaliers, plus de 80 % des dossiers patients sont au format narratif (textuel, semi-structuré). La plupart de ces fichiers sont intrinsèquement riches en informations clés (figure 1
                     ), car ils compilent plusieurs dimensions centrées sur le patient, telles que l’historique médical, les médications en cours, les examens médicaux récents, les analyses des examens biologiques et d’imagerie et l’interprétation clinique. Ils sont utilisés quotidiennement par les médecins et les soignants pour se renseigner sur l’historique d’un patient.

Tout comme le personnel soignant, la machine peut apprendre à émettre des recommandations personnalisées en s’entraînant sur des informations textuelles. C’est ce qu’on appelle les modèles de langage naturel, ou natural langage processing (NLP). Le NLP a connu un grand développement ces dernières années, notamment pour des tâches liées au soutien à la décision thérapeutique en oncologie. Les grands modèles de langue (ou large langage models, LLM), tels que le (chat)GPT d’OpenAI ou Mixtral de Mistral (plus de 200 LLM ont été publiés dans ArXiv en 2023), sont également en pleine expansion avec quelques applications médicales.

Face à la demande croissante, le développement des systèmes de soutien à la décision médicale basés sur des modèles de langue est actuellement en pleine accélération. Cependant, les chances d’arriver jusqu’à l’approbation réglementaire sont conditionnées par une preuve d’amélioration des soins aux patients, et par leur évaluation approfondie. Ensuite, et c’est lié, l’acceptation globale par la communauté des soignants et/ou des patients est indispensable. Pour ce faire, il s’agirait de lancer expressément des évaluations prospectives et multicentriques des outils les plus prometteurs, une étape cruciale qui semble pourtant difficile à initier pour le moment.

# Les subtilités à appréhender pour une utilisation éclairée des modèles de langue

Il est important de bien connaître le type de modèles de langue et son adaptation à l’utilisation souhaitée. Certains systèmes de NLP se concentrent sur des tâches spécifiques, telles que l’extraction d’informations clés à partir des dossiers médicaux, la classification des documents, ou l’identification des termes médicaux dans les textes. Ce sont des modèles non génératifs, souvent de type BERT (Transformers de première génération publiés pour la première fois en 2017), et de taille plus modeste que les gros modèles de langue les plus connus [4]. Ces approches peuvent être utiles pour automatiser les flux de travail cliniques, extraire des informations pertinentes (comme les diagnostics ou les médicaments prescrits) des dossiers médicaux, et standardiser les données de manière à les rendre plus facilement analysables. Cela promet un gain de temps pour les professionnels et faciliterait l’analyse des dossiers pour le suivi des patients. Ces types de modèles de langue peuvent aussi servir à des tâches prédictives tels qu’estimer le risque de survenue d’un effet indésirable grave, le risque de rechute d’un cancer, le risque d’hospitalisation à court terme, le pronostic etc. L’utilisation de modèles pour des tâches spécifiques pourrait globalement améliorer la qualité des soins apportés aux patients.

La capacité conversationnelle d’un modèle de langue, impliquant la génération de langage naturel, a principalement recours aux LLM, tels que GPT, Llama, Mistral, entre autres. Ces modèles ont été formés sur de vastes ensembles de données (non spécifiques) et sur des ensembles de questions plus spécifiques, pour répondre, comprendre, générer et contextualiser le langage de manière sophistiquée. Les LLM peuvent donc tenir des conversations, rédiger des rapports, et fournir des analyses de texte de manière flexible et personnalisée. Les LLM peuvent réaliser de multiples tâches nécessitant la génération de mots, comme l’extraction ou la transformation de données, ou la génération de texte, comme fournir des conseils à la décision clinique, générer des résumés de cas complexes, ou répondre à des requêtes de professionnels de santé.

Cependant, en raison de leur nature créative (« générative ») et de la complexité éthique et réglementaire sous-jacente détaillée plus bas, l’intégration des LLM en clinique nécessite une prudence accrue, notamment en ce qui concerne l’interprétabilité et la fiabilité de leurs réponses. En plus, la gestion de la confidentialité des données de santé pose une difficulté pour l’utilisation des LLM qui nécessite la plupart du temps l’envoi des données à mouliner dans des serveurs à l’extérieur du centre de soin (sur le cloud). Enfin, la nature largement énergivore des LLM, caractérisés par leur taille immense (inégalé jusqu’à présent dans tous les modèles d’intelligence artificielle), reste un problème préoccupant en cas de démocratisation massive, à l’heure où le défi climatique s’endurcit de jour en jour. Par exemple, une étude de 2023 a estimé qu’une simple requête à ChatGPT (formuler un email de 100 mots) consommerait l’équivalent d’1,5L d’eau et de quatorze ampoules LED allumées pendant une heure [5].

Pour résumer en simplifiant, pour le moment, certains modèles de langue de tailles « moyenne » sont entraînés sur des tâches ‘simples’, précises et sont relativement fiables sur l’exécution spécifique de ces tâches, alors que les LLM génératifs sont capables de raisonnement plus élaboré et peuvent proposer par exemple un plan de traitement complet (à l’instar d’un plan de voyage touristique), mais avec un besoin de surveillance accrue du raisonnement scientifique et à un coût environnemental non négligeable.

# Les principaux modèles de langue développés à l’heure actuelle en oncologie

En oncologie, certains modèles de langue ont été spécifiquement développés ou adaptés pour répondre aux besoins du domaine. Ils proposent par exemple une assistance pour la gestion des données médicales, le soutien décisionnel ou l’analyse des informations des patients.

Récemment, K-memBERT ou OncoBERT, deux modèles basés sur le modèle BERT, ont été adaptés à l’oncologie clinique [6] (OncoBERT en cours de soumission). K-memBERT est optimisé pour analyser des données textuelles complexes telles que des comptes rendus de pathologie ou des notes d’oncologue, pour en prédire un pronostic pour un cas clinique donné. Il prédit la survie à trois mois, douze mois et à cinq ans avec une AUC compris entre 0,78 et 0,88 en fonction du type tumoral (un AUC à 0,50 reflétant une prédiction au hasard, 1,00 reflétant une prédiction parfaite) et il propose un module d’interprétabilité, c’est-à-dire qu’il identifie les segments de texte qui furent les plus pertinents pour ses prédictions, améliorant ainsi la transparence et la compréhension des décisions du modèle par les cliniciens. D’autres modèles comme ClinicalBERT, DrBERT (en français) ou bioMedGPT (anglais ou multilingue) ont également été adaptés pour les données cliniques, y compris dans le cancer [7–9]. Ces modèles offrent d’assister les cliniciens en proposant des recommandations basées sur les antécédents médicaux, le stade du cancer, et les données de traitement disponibles. Ils seraient particulièrement utiles pour développer la personnalisation des soins et la mise en contexte rapide d’une grande quantité de données patient.

Côté LLMs, BioGPT ou BioMistral, qui ont été affinés sur la base de 15M d’abstracts PubMed® (et non sur de la littérature « tout-venant ») [10,11]. BioGPT est présenté par ses auteurs comme étant plus fiable que ses concurrents pour générer du texte à partir de littérature biomédicale vérifiée. Autrement dit, il pourrait être créatif tout en restant scientifiquement plus robuste que ses prédécesseurs. Toutefois ce domaine avance tellement vite actuellement, que nous recommandons donc le lecteur intéressé de se référer aux revues ou évaluations les plus récentes [12].

Réinsistons ici cependant sur le fait que très peu de ces modèles ont été évalués prospectivement, limitant les preuves de leur impact clinique positif, et sans estimation précise de leur robustesse sur nos tâches quotidiennes en tant que soignants. En outre, bien que les codes et les modèles soient fréquemment rendus accessibles au public, à ce jour les modèles médicaux n’ont pas (ou très peu) d’interface « utilisateur-friendly » comme leurs confrères ChatGPT et Gemini, ce qui implique que leur utilisation nécessite de savoir coder (facteur limitant pour 99 % des soignants en oncologie aujourd’hui).

# Les principaux défis liés à l’intégration effective de l’intelligence artificielle dans les pratiques cliniques

Les principaux défis à surmonter peuvent être classés en trois grands axes :
                        
                           •
                           la fiabilité des modèles et la gestion des biais ;
                        
                        
                           •
                           la validation à grande échelle et l’acceptation par le corps médical et les patients ;
                        
                        
                           •
                           les problèmes liés à la confidentialité et à la sécurité des données.

Il est aisé de percevoir ici pourquoi chacune de ces barrières est complexe à lever pour permettre une implémentation effective de ces outils en routine.

Tout d’abord, nous l’avons mentionné plus haut, des biais peuvent s’immiscer dans les prédictions, liés par exemple à l’origine ethnique, au sexe ou à d’autres facteurs démographiques [13]. Pour un outil destiné à une utilisation clinique, il serait donc nécessaire d’adopter en plus du logiciel d’intelligence artificielle, des méthodes robustes de surveillance pour identifier et évaluer en continu ces biais par des audits réguliers des performances des algorithmes en fonction des variables à risque. La correction est possible par exemple en diversifiant les ensembles de données pour représenter au mieux les différents groupes démographiques, ou en instaurant un biais intentionnel qui vise à corriger ou à compenser des inégalités ou des injustices existantes, dans le but d’améliorer l’équité dans les résultats.

Ensuite, à l’échelle de l’Union européenne notamment, les outils d’intelligence artificielle appliqués à la santé sont considérés comme des dispositifs médicaux. S’y ajoute l’Intelligence Artificial Act récemment entré en vigueur en Europe qui classifie les systèmes selon leur niveau de risque avec des prérequis pour chaque catégorie [14,15]. Pour intégrer ces systèmes de manière efficace et sûre dans la pratique clinique, en particulier s’ils impliquent ou influencent une intervention médicale ou chirurgicale, une validation robuste est souhaitable. Les méthodes de référence pour évaluer une intervention médicale sont les études cliniques prospectives, et si possible, randomisées et multicentriques, même si dans certains cas, la faisabilité et justification se posent [13]. Dans tous les cas, il convient d’examiner si ces outils peuvent fonctionner comme prévu dans des contextes réels, au-delà de la preuve de concept en laboratoire. Pour que l’intelligence artificielle soit largement acceptée en clinique, elle doit démontrer sa valeur ajoutée au sein d’un cadre rigoureux et s’intégrer harmonieusement dans le système de soins, en plaçant toujours les besoins des patients, des soignants, et la sécurité au premier plan.

Enfin, les outils d’intelligence artificielle en santé doivent traiter les données médicales tout en respectant les exigences strictes de confidentialité et de sécurité. Cela inclut la prévention des violations et des piratages, l’anonymisation systématique des données identifiantes si elles sont analysées hors de l’institution de prise en charge du patient, voire possiblement l’obtention du consentement ou de la non-opposition des patients pour respecter les lois RGPD. Pour garantir une utilisation éthique et responsable, les systèmes doivent être transparents, éviter les biais susceptibles d’exacerber les inégalités, et se soumettre à l’évaluation des comités d’éthique. Un cadre réglementaire et des pratiques de cybersécurité solides seront donc nécessaires à mettre en place pour, en pratique, utiliser l’intelligence artificielle en routine clinique.

# L’évaluation approfondie de l’intelligence artificielle en oncologie a démarré

Depuis 2018, on assiste à une augmentation significative du nombre de nouveaux essais cliniques ouverts par an et impliquant un système d’intelligence artificielle, y compris via des études interventionnelles randomisées (figure 2
                     ), avec plus de 140 nouveaux essais cliniques ouverts en 2024, dont plus de 30 randomisés, contre respectivement 21 et deux en 2018. En tout, plus de 250 études prospectives et interventionnelles évaluent actuellement une intelligence artificielle en oncologie, dont la majorité (69 %) sont des outils d’aide à la détection et à la caractérisation d’image et seulement sept (3 %) indiquent clairement évaluer un outil d’aide à la décision médicale.

Une seule étude randomisée et multicentrique (ouverte en États-Unis, Chine, Allemagne et Italie) évalue actuellement un modèle de langue, et en l’occurrence, un LLM « généraliste » (ChatGPT), pour sa capacité à influencer la stratégie thérapeutique pour des patients atteints de cancers gastro-intestinaux, avec pour objectifs d’étudier la survie sans progression à trois ans et la survie globale à cinq ans (NCT06002425). Le bras interventionnel prévoit que les recommandations de l’équipe médicale soient émises en parallèle des recommandations de ChatGPT pour un même cas, ensuite, le clinicien peut choisir d’adapter le traitement à l’avis de ChatGPT, ou pas. Le pourcentage d’acceptation de l’avis de l’intelligence artificielle sera analysé. Les résultats sont prévus pour 2028.

Dans le même style, l’étude randomisée (entre les utilisateurs) et multicentrique récemment publiée de E. Goh et al. ont montré que, sur une tâche de diagnostic en médecine générale, interne et d’urgence, ChatGPT n’aidait pas au raisonnement diagnostique plus que les ressources habituelles [3]. En revanche, et ce résultat est inattendu, les auteurs montrent que l’intelligence artificielle seule (sans clinicien) diagnostiqua mieux que les cliniciens avec ou sans intelligence artificielle (qui, lorsqu’il y avait accès, a choisi de suivre les indications de l’intelligence artificielle ou non). C’est intéressant, puisqu’on comprend à demi-mot que si le clinicien avait choisi plus souvent de suivre l’avis de l’intelligence artificielle, alors l’exactitude de son diagnostic aurait pu en bénéficier significativement. Pour reprendre la conclusion des auteurs, il s’agit donc ici d’une histoire de confiance entre l’humain et l’intelligence artificielle qui nécessite de réaliser le potentiel de la collaboration. A contrario une étude a montré que suivre l’avis des meilleurs LLMs disponibles publiquement pour des cas d’urgences abdominales (appendicite, sigmoïdite, pancréatite, et cholécystite) pouvait induire des erreurs médicales (diagnostic, d’explorations complémentaires, ou thérapeutiques) jusque dans 30 % des cas [16]. S’agissant d’urgence abdominale, les erreurs peuvent entraîner des conséquences graves. On comprend que des évaluations précises, spécifiques à l’application, impliquant les données nécessaires à la pratique médicale, et des impacts des systèmes, sont nécessaires avant l’application clinique. Dans cette veine nous recommandons fortement la lecture et l’utilisation de la méthode d’évaluation des LLMs nommée QUEST [17].

# Pour conclure

L’intelligence artificielle, et en particulier les modèles de langue, ont la capacité d’aider significativement les pratiques cliniques en oncologie en analysant rapidement des données massives, en estimant des issues cliniques et personnalisant les traitements. Ces technologies peuvent faciliter la présélection des patients pour les essais cliniques, améliorer la précision des diagnostics et permettre de mieux anticiper les réponses aux thérapies. Cependant, cette évolution soulève des défis importants : garantir l’équité, prévenir les biais, respecter les cadres réglementaires robustes et mettre en place des méthodes d’évaluations pertinentes pour sécuriser leur utilisation en routine. L’impact de ces avancées repose sur une intégration prudente et collaborative, en associant cliniciens, chercheurs et experts en intelligence artificielle. L’avenir de la routine clinique en oncologie, éclairé par ces innovations, dépendra non seulement de la performance des algorithmes mais aussi de la confiance des professionnels de santé et des patients envers ces technologies. Avec des résultats cliniques débattus pour le moment, cette confiance ne semble pas gagnée, mais elle bénéficie de la courbe d’apprentissage extraordinaire des algorithmes et des humains, à qui l’on peut également apprendre à apprendre de leurs erreurs.

# Déclaration de liens d’intérêts

Loïc Verlingue : subventions de Bristol-Myers Squibb, en dehors du travail soumis ; CEO de Resolved ; congrés de R&D BMS, non personnel ; dans le cadre du Département de Développement des Médicaments (DITEP) de Gustave Roussy (France) et de l’Unité de Phase Précoce du Centre Léon Bérard (France) : Principal/sous-investigateur d’essais cliniques pour Abbvie, Adaptimmune, Aduro Biotech, Agios Pharmaceuticals, Amgen, Argen-X Bvba, Arno Therapeutics, Astex Pharmaceuticals, Astra Zeneca Ab, Aveo, Basilea Pharmaceutica International Ltd, Bayer Healthcare Ag, Bbb Technologies Bv, Beigene, Blueprint Medicines, Boehringer Ingelheim, Boston Pharmaceuticals, Bristol Myers Squibb, Ca, Celgene Corporation, Chugai Pharmaceutical Co, Clovis Oncology, Cullinan-Apollo, Daiichi Sankyo, Debiopharm, Eisai, Eisai Limited, Eli Lilly, Exelixis, Faron Pharmaceuticals Ltd, Forma Tharapeutics, Gamamabs, Genentech, Glaxosmithkline, H3 Biomedicine, Hoffmann La Roche Ag, Imcheck Therapeutics, Innate Pharma, Institut De Recherche Pierre Fabre, Iris Servier, Janssen Cilag, Janssen Research Foundation, Kura Oncology, Kyowa Kirin Pharm. Dev, Lilly France, Loxo Oncology, Lytix Biopharma As, Medimmune, Menarini Ricerche, Merck Sharp & Dohme Chibret, Merrimack Pharmaceuticals, Merus, Millennium Pharmaceuticals, Molecular Partners Ag, Nanobiotix, Nektar Therapeutics, Novartis Pharma, Octimet Oncology Nv, Oncoethix, Oncopeptides, Orion Pharma, Ose Pharma, Pfizer, Pharma Mar, Pierre Fabre, Medicament, Roche, Sanofi Aventis, Seattle Genetics, Sotio A.S, Syros Pharmaceuticals, Taiho Pharma, Tesaro, Xencor. Subventions de recherche d’Astrazeneca, BMS, Boehringer Ingelheim, Janssen Cilag, Merck, Novartis, Onxeo, Pfizer, Roche, Sanofi. Soutien non financier (médicaments fournis) de Astrazeneca, Bayer, BMS, Boringher Ingelheim, Medimmune, Merck, NH TherAGuiX, Onxeo, Pfizer

Daphné Morel déclare ne pas avoir de liens d’intérêts.