PH peut détecter

CanDÉTECTER

Utilisation de l'IA pour augmenter la précision et l'efficacité de la surveillance de la récidive du cancer pour des millions de survivants du cancer

Résumé du projet

Mis à jour le 31 mars 2023.

Le projet visait à optimiser la gestion et à réduire l'impact de la récidive du cancer en développant une solution de surveillance très sensible et précise pour des millions de survivants du cancer. Bien que le groupe de projet ait décidé de ne pas poursuivre ce projet spécifique, il reste fidèle à son engagement de continuer à soutenir les patients atteints de cancer.

Le problème

Près de la moitié des Canadiens devraient recevoir un diagnostic de cancer au cours de leur vie. En 2012, le coût des soins contre le cancer s'élevait à 7.5 milliards de dollars, le coût le plus élevé étant celui des soins en phase avancée du cancer. Le rétablissement dépend souvent d'une surveillance étroite de la réponse au traitement et de la détection précoce des récidives.

Les techniques de surveillance actuelles comprennent l'imagerie répétée de la tumeur d'un patient pour déterminer le taux de croissance ou l'utilisation de biomarqueurs uniques, qui ont une précision limitée. Ces approches sont coûteuses et fournissent des données génériques sur la présence de cancer sans guide de traitement spécifique. Les soins contre le cancer nécessitent un traitement personnalisé pour une plus grande chance de succès.

Comment nous le résolvons

Imagia Canexia Health, a travaillé en partenariat avec BC Cancer Research, DNAstack, Microsoft, l'Université Queen's et University Health Network, pour développer un logiciel d'oncologie de précision. En utilisant l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, le logiciel aurait fourni des évaluations en temps réel de l'état de la tumeur et de la réponse potentielle aux thérapies ciblées. La solution aurait permis aux cliniciens de détecter efficacement les premiers signes de rechute des patients et de recommander des options de traitement alternatives pour un large éventail de cancers. Parmi les autres partenaires de soutien impliqués dans ce projet, citons Oxford Nanopore Technologies, Illumina, l'Institut de recherche en santé générale de Kingston et le Centre des sciences de la santé de Kingston.

En exploitant l'IA, le ML et les mégadonnées, il serait plus facile de prédire la réponse des patients en intégrant et en analysant les données multimodales des patients. Grâce à la puissance de l'analyse prédictive, les oncologues auraient pu adapter les traitements à chaque patient, garantissant le meilleur résultat possible, avec plus de précision et à moindre coût que les solutions actuelles.

Chef de projet

  • imagie

Partenaires du projet

  • Cancer de la C.-B.
  • pile d'ADN
  • Microsoft@2x e1632716841590
  • reinesweb e1633497909817
  • UHN

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