Les réunions de concertation pluridisciplinaire augmentées

Selon la HAS, les réunions de concertation pluridisciplinaire (RCP) « regroupent des professionnels de santé de différentes professions dont les compétences sont indispensables pour prendre une décision accordant aux patients la meilleure prise en charge en fonction de l’état de la science »¹.

En oncologie, la RCP est imposée depuis le Plan Cancer 2003 – 2007 pour la prise de décision des patients afin de garantir la qualité d’un parcours patient individualisé. « Le projet thérapeutique envisagé pour chaque patient atteint de cancer pris en charge ainsi que les changements significatifs d’orientation thérapeutique sont enregistrés en réunion de concertation pluridisciplinaire.²» Tous les membres de l’équipe médicale intervenant auprès des patients atteints de cancer participent régulièrement aux RCP. Une fiche retraçant l’avis et la proposition thérapeutique est ensuite insérée dans le dossier médical.

La RCP peut également être utilisée dans d’autres disciplines pour des prises en charge complexes telles que la chirurgie bariatrique ou la sclérose en plaques. Les experts se réunissent afin d’établir la stratégie thérapeutique la plus adaptée.

Ce processus permet le partage d’informations et la discussion de cas complexes. Cependant, le nombre de patients atteints d’un cancer ne va cesser de croître, s’accumulant aux problèmes de ressources (humaines, financières ou structurelles). Il est donc primordial que les RCP bénéficient des avancées technologiques afin d’améliorer le quotidien des professionnels de santé et, in fine, la prise en charge des patients. Cela comprend l’intelligence artificielle, les algorithmes de deep learning ou encore le big data.

Tout d’abord, les e-RCP³ se développent. En effet, l’Alsace et la Lorraine ont mis en place un outil pour la gestion des RCP permettant de réaliser des RCP en ligne via une application web. Avec plus de 300 réunions par mois en moyenne selon les filières et les régions, ces outils facilitent le quotidien des professionnels intervenant dans la prise en charge du patient.

Quelques fonctionnalités d’e-RCP :

• Gestion de l’agenda régional des réunions de RCP
• Traçabilité et historique des fiches de RCP
• Gestion des comptes rendus d’examens complémentaires
• Saisie des informations médicales via des formulaires standardisés ou personnalisés
• Extraction de données anonymisées

En 2020, pour la filière cancérologie sur l’Alsace et la Lorraine, 55 000 avis de RCP ont été rendus avec plus de 3 000 envois sécurisés de la fiche RCP vers le médecin traitant du patient. De plus, la participation multidisciplinaire a été forte incluant chirurgiens, oncologues, spécialistes d’organes, radiologues et anatomo-pathologistes.

Exemple d’un agenda en temps réel des passages en RCP prévus et des quotas disponibles :

Source: NEON Réseau de Cancérologie Grand Est

Ensuite, afin de contribuer à l’identification de l’origine des cancers difficiles à soigner, l’Institut Curie développe un outil d’intelligence artificielle.⁴ 7 000 patients par an en France sont touchés par les « cancers d’origine inconnue » ou « de primitif inconnu ». Ce sont des cancers découverts par la présence de métastases, c’est-à-dire lorsque la maladie s’est propagée à d’autres tissus sans qu’on ait pu identifier le premier organe touché. Ils sont particulièrement difficiles à soigner du fait du diagnostic à un stade avancé et nécessitent de connaître l’origine du cancer.

L’équipe de Sarah Watson a mis au point la première méthode efficace, reproductible et utilisable en routine pour aider à identifier l’origine de cancer difficiles à soigner. Avant cette méthode, les médecins disposaient de peu de moyens pour déterminer le foyer initial de ces métastases. Les patients étaient donc traités avec une chimiothérapie à large spectre peu efficace, entraînant des chances de survie à un an inférieures à 20%.

En soumettant à un programme informatique les données de type RNA-Seq, l’objectif était de séquencer les milliers de gênes exprimés dans les cancers. Un algorithme de deep learning a appris à apparenter avec succès tel ou tel profil ARN à tel ou tel tissu et organe, cancéreux ou non. Après un résultat prometteur sur un patient désormais en rémission, les données RNA-Seq de 48 tumeurs d’origine inconnue ont été soumises au programme. Dans 79% des cas, l’algorithme a permis d’identifier un tissu d’origine.

Chez 11 patients diagnostiqués, 8 ont pu recevoir un traitement choisi en fonction du résultat avec un bénéfice du traitement. Le taux de contrôle de la maladie s’est révélé de 89% contre 20 à 30% avec la chimiothérapie standard. L’intelligence artificielle a ainsi permis d’identifier l’origine inconnue d’un cancer métastasé et d’accélérer la prise de décision entre les professionnels de santé intervenant dans la prise en charge de ces patients.

Détection du tissu d’origine chez les patients atteints de cancers d’origine inconnue grâce à l’IA :

Source: Institut Curie

Également, Roche a développé le Navify Tumor Board⁵. Basée sur le cloud, cette solution améliore l’efficacité des RCP et prend en charge les fonctions de coordination, présentation et documentation. Cela optimise le travail des professionnels de santé en simplifiant la planification des réunions et en regroupant les données pertinentes du patient en un seul endroit (profil, recommandations, essais cliniques…). De plus, cela réduit les risques associés à la saisie manuelle des données en fournissant des rapports précis ou en proposant des dashboards de visualisation de données.

Le centre de cancer de l’Université du Missouri a mis en place le Navify Tumor Board pour ses RCP.⁶ Il en ressort un gain de temps de préparation de 30%, une réduction des coûts de 40 à 52% et une uniformisation de la coordination des soins. Cela libère du temps pour les professionnels de santé pour se concentrer sur la prise en charge de patients à la place des tâches administratives et échanger sur les cas les plus complexes.

Le Navify Tumor Board⁷ :

Source: Navify Tumor Board

Enfin, MyPL a développé un ensemble de solutions qui rassemblent et présentent des données traditionnellement complexes des patients atteints d’un cancer.⁸ My PL MTC^® est une solution qui génère des profils visuels de patients incluant plus de 150 données cliniques structurées sur plus de 20 types de cancer. Cela aide les professionnels de santé à définir un diagnostic précis et un programme de traitement approprié. My PL MTC^® est un dispositif médical portant le marquage CE.

Source: My PL MTC^®9

Ainsi, ces différentes solutions qui transforment et améliorent les RCP permettent, aux professionnels de santé intervenant dans la prise en charge de patients atteints de cancer, de dépasser les modèles traditionnels d’évaluation grâce à la science des données et aux algorithmes.

SOURCES