Découvertes en radiologie grâce à Bayesia

15 novembre 2005 / communiqué de presse

BayesiaLab, le logiciel d’analyse de données de Bayesia vient de permettre d’importantes découvertes et avancées médicales en radiologie interventionnelle. La mise en valeur de corrélations insoupçonnées est à l’origine de ces avancées. Or, cette méthode d’analyse de données, bien spécifique au logiciel de la société Bayesia, pourrait parfaitement s’appliquer à d’autres domaines de recherche, en radiologie et plus largement en médecine.

Marc Legeais, Chef de clinique assistant au service de radiologie du CHU de Tours (Pr Herbreteau), a fait appel aux experts de Bayesia afin de s’appuyer sur leur logiciel d’analyse de données pour finaliser sa thèse de doctorat en médecine*. Or, grâce aux performances uniques de BayesiaLab, cette analyse est allée beaucoup plus loin qu’avec n’importe quel autre outil d’analyse de données. De nouvelles pistes de réflexion jusque là insoupçonnées, ont pu être explorées.

« L’analyse « non supervisée » de notre banque de données réalisée par BayesiaLab a permis de découvrir des corrélations que nous n’aurions jamais soupçonnées, ni même recherchées ! C’est là le caractère vraiment novateur et profondément intéressant de cette méthode.»

Comment êtes-vous entré en contact avec Bayesia ?

Marc Legeais : « Initialement en entendant parler de cette société par des membres de l'ESIEA (Ecole Supérieure d’Informatique Electronique Automatique où Lionel Jouffe était chercheur et enseignant) ensuite, et surtout, en allant consulter leur site Internet. C'est le caractère extrêmement didactique de ce site avec la possibilité de télécharger de nombreuses animations flash qui m'a fait entrevoir les applications potentielles de Bayesia. »

Quelles étaient vos attentes par rapport à votre thèse ?

Marc Legeais : « Il me fallait trouver un outil statistique capable d’apporter un éclairage pertinent sur l'analyse d'un registre de données important. »

Quels ont été les apports des logiciels Bayesia ?

ML : « Bien au delà de mon attente initiale Bayesia m'a permis de réaliser toute une suite d'applications originales : interpolation intelligente des données manquantes, fouille de données à la recherche de corrélations enfouies dans la base  de mes données, caractérisation de variables identifiées (comme par exemple le résultat d'un geste thérapeutique ou le nombre de récidives après traitement).

En plus de ces applications, Bayesia nous fourni aujourd'hui un outil de simulation en temps réel que nous utilisons lors de nos consultations pour fournir aux femmes leurs "chances" d'évolution statistique en fonction des variables de départ renseignées (nombre de fibromes, taille du fibrome, âge de la patiente, nombre d'enfants, etc.).

L'utilisation de BayesiaLab doit également, à terme, nous permettre de modifier nos protocoles de traitement pour privilégier des traitements spécifiquement adaptés aux patientes en fonction de leurs caractéristiques individuelles (exemple: nombre de flacons de particules d'embolisation à utiliser en fonction de la taille de l'utérus, du nombre de fibromes et de la taille du fibrome dominant).»

ML : « Effectivement les industriels (fabricant de matériel médical) sont demandeurs d'un logiciel qu'ils pourraient distribuer pour leur propre compte indexé sur nos bases de données et permettant aux médecins qui achètent leur matériel de bénéficier d'un outil statistique prédictif. L'utilisation de BayesiaLab nous permet de jeter un regard neuf et critique sur nos pratiques en radiologie interventionnelle et d'identifier les variables influentes. »

La soutenance de la thèse de Marc Legeais fut très remarquée, notamment grâce aux résultats obtenus par les analyses du logiciel de Bayesia. Le Docteur Legeais eu également l’occasion de présenter ses travaux lors des Journées Françaises de Radiologie 2005 (organisées du 15 au 19 octobre au CNIT à la Défense). Et la « Revue Française de Radiologie » (première référence en terme de source d’information scientifique pour tous les radiologistes de France) souhaite publier un article sur cette nouvelle méthode d’analyse de données médicales. Avec Lionel Jouffe, nous souhaitons en effet mettre en lumière cette méthode d’analyse de données qui peut également être applicable dans d’autres domaines tant en radiologie qu’en médecine en général. »

Pour aller plus loin

Le titre et thème précis de la thèse du Dr Legeais : « Léiomyomes utérins embolisés : Aspects IRM, Corrélations anatomopathologiques, Proposition pour une classification radio-histologique, Intégration en réseau Bayésien. »

Les fibromes (ou léiomyomes) utérins sont des tumeurs bénignes qui se développent dans l'utérus de certaines femmes, surtout à partir de 40 ans. En France, cela concerne un peu moins d'une femme sur trois. Ces fibromes peuvent être responsables de saignements, douleurs, compression des organes avoisinants (vessie, rectum) et enfin d'infertilité. Jusqu'a présent le traitement de ces lésions était chirurgical et consistait à retirer l'ensemble de l'utérus (75 000 hystérectomies ont été effectuées cette année en France).

L'embolisation (obstruction des artères utérines par voie endovasculaire) permet d'éviter cette chirurgie mutilante et ainsi de préserver l'intégrité de ces femmes tout en les soulageant efficacement de leurs symptômes.

Le centre hospitalier de Tours est l'un des leaders français et dans le monde pour la pratique de l'embolisation des fibromes utérins.