Par Dr Anwar CHERKAOUI avec le concours du Dr BOUMEHDI Bounhir, médecin-Radiologue et Dr Hicham El ATAR, médecin anatomopathologiste.

Le Maroc accueille le 1er congrés Africain d’anatomopathologie du 18 au 20 avril 2025.
L’occasion est d’interpeller une complémentarité de pointe entre l’anatomopathologie et la radiologie grâce à l’IA

L’apport de l’anatomopathologie numérique enrichie par l’intelligence artificielle (IA) aux images radiologiques constitue aujourd’hui une véritable révolution diagnostique.

Elle ouvre la voie à une médecine plus intégrée, plus précise et plus personnalisée.

Voici un développement de cette synergie entre imagerie et anatomopathologie numérique :

1. Une vision croisée : fusion du macroscopique et du microscopique

L’imagerie radiologique explore le corps dans son ensemble, offrant une vue macroscopique des organes, des tissus et des lésions suspectes.

L’anatomopathologie, elle, donne accès à l’intimité cellulaire et tissulaire du vivant.

Grâce à l’IA, ces deux mondes dialoguent désormais avec une puissance nouvelle :

L’IA dans l’anatomopathologie numérique permet de détecter des patterns morphologiques subtils, souvent imperceptibles à l’œil humain, sur des lames numérisées en haute résolution.

L’IA en radiologie affine l’analyse des images (IRM, scanner, TEP, etc.), en repérant des signaux faibles ou atypiques, en segmentant les tumeurs, en anticipant leur évolution.

L’intégration de ces deux sources d’informations via des systèmes d’intelligence artificielle multimodale permet une correlation précise entre le visible et l’invisible, entre l’image externe et l’intimité cellulaire.

2. Vers un diagnostic plus rapide et plus sûr

L’intelligence artificielle agit comme un méta-expert capable de comparer, analyser et croiser des milliers de cas similaires. Cette capacité offre :

Une aide au diagnostic plus rapide, en soulageant les pathologistes et radiologues de tâches répétitives (comptage cellulaire, détection de mitoses, quantification de biomarqueurs, etc.)

Une standardisation de l’interprétation, réduisant les biais inter-observateurs .

Une alimentation des bases de données cliniques, pour que chaque cas enrichisse le savoir médical global.

3. Une précision thérapeutique accrue : la médecine de précision en action

Le croisement des données radiologiques et anatomopathologiques par IA permet :

Un meilleur phénotypage tumoral : en combinant l’imagerie de la tumeur avec ses caractéristiques histologiques, moléculaires et immunologiques.

Une orientation plus fine vers la thérapie ciblée ou l’immunothérapie , grâce à l'identification de signatures histo-radiologiques associées à certaines mutations génétiques (ex. IDH, EGFR, HER2, PD-L1, etc.).

Un suivi plus intelligent de la réponse au traitement , en comparant les images successives et en détectant les signes précoces de rechute ou de résistance.

4. L’anatomopathologie devient un partenaire actif de l’imagerie interventionnelle

Dans les procédures interventionnelles (biopsies, ablations, etc.), l’IA permet :

De guider avec plus de précision les gestes radiologiques vers les zones les plus représentatives de la tumeur.

D’analyser en temps réel la qualité des prélèvements.

De préparer plus rapidement les décisions multidisciplinaires (RCP), avec des éléments de preuve croisés et robustes.

5. Vers une convergence clinique, technologique et humaine

L’objectif final est de parvenir à une médecine intégrative, où le radiologue, l’anatomopathologiste, l’oncologue, le chirurgien et le médecin traitant partagent un jumeau numérique du patient nourri par des données cliniques, radiologiques, histologiques et moléculaires, analysées en profondeur par l’intelligence artificielle.

Cette convergence permet :

Des décisions cliniques éclairées, fondées sur des preuves multiples.

Une adaptation dynamique des traitements, en fonction de la réponse biologique du patient.

Une réduction des erreurs, des coûts et des délais, au bénéfice du patient.