Les robots révolutionnent le dépistage génétique du cancer : une nouvelle ère en conseil médical
ParisDes études récentes révèlent que des chatbots spécialisés peuvent aider les patients à décider de passer un test génétique pour évaluer leur risque de cancer. Des chercheurs de l'Huntsman Cancer Institute à l'Université de l'Utah et du NYU Langone Perlmutter Cancer Center ont découvert que ces chatbots peuvent remplacer efficacement le conseil génétique traditionnel. Cette approche pourrait faciliter l'accès aux services génétiques, résolvant ainsi le problème de l'accès limité au conseil génétique.
Les tests génétiques nécessitent généralement deux rendez-vous avec un conseiller en génétique. Lors de la première visite, les patients discutent de leur histoire familiale et découvrent les avantages, inconvénients et limites du test. S'ils décident de poursuivre, un deuxième rendez-vous est programmé pour examiner les résultats. Cependant, cette méthode pourrait devenir inefficace à l'avenir, car de plus en plus de personnes demandent des tests, mais il n'y a pas assez de conseillers en génétique pour répondre à la demande.
Le projet BRIDGE (Élargissement de l'Accès, de l'Impact et de la Prestation des Services Génétiques) a examiné un nouveau modèle :
- Un algorithme identifiait les patients présentant un risque accru de syndromes cancéreux héréditaires en se basant sur l'historique de santé familial auto-déclaré.
- Les participants étaient répartis en deux groupes : le premier suivait le modèle traditionnel, tandis que le second interagissait avec un chatbot.
- Le groupe utilisant le chatbot recevait des informations éducatives via MyChart, un portail en ligne pour les patients, facilitant ainsi la décision de faire un test sans rendez-vous préalable.
L’étude a révélé que les résultats étaient identiques pour les deux groupes. Cela indique que les chatbots pourraient constituer une alternative intéressante au conseil génétique traditionnel. Avec la découverte de nouveaux gènes liés au cancer, la demande pour ces services devrait augmenter. Les chatbots pourraient ainsi alléger la charge de travail des conseillers génétiques, actuellement peu nombreux.
Cette approche novatrice vise non pas à remplacer les conseillers génétiques, mais à renforcer le système existant. En intégrant des chatbots, les systèmes de santé peuvent :
- Étendre l'accès aux services génétiques.
- Alléger la charge de travail des conseillers génétiques.
- Rendre les tests génétiques plus accessibles aux personnes à risque.
Les patients ayant un risque accru de développer un cancer en raison de leur patrimoine génétique peuvent prendre des mesures préventives pour se protéger. Ils peuvent effectuer des contrôles plus fréquents, prendre des médicaments spécifiques, envisager une intervention chirurgicale, ou ajuster leur mode de vie. détecter le cancer précocement et adopter des mesures de prévention peut considérablement améliorer leurs chances de survie et potentiellement leur sauver la vie.
Au fur et à mesure que la science génétique progresse, il nous faut des solutions pratiques et évolutives pour offrir ces services. L’essai BRIDGE démontre que les chatbots peuvent faciliter l’accès et l’efficacité des tests génétiques dans ce domaine émergent. Cela pourrait s'avérer crucial avec la hausse de la demande et une meilleure compréhension du rôle des gènes dans le risque de cancer.
L'étude est publiée ici:
http://dx.doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2024.32143et sa citation officielle - y compris les auteurs et la revue - est
Kimberly A. Kaphingst, Wendy K. Kohlmann, Rachelle Lorenz Chambers, Jemar R. Bather, Melody S. Goodman, Richard L. Bradshaw, Daniel Chavez-Yenter, Sarah V. Colonna, Whitney F. Espinel, Jessica N. Everett, Michael Flynn, Amanda Gammon, Adrian Harris, Rachel Hess, Lauren Kaiser-Jackson, Sang Lee, Rachel Monahan, Joshua D. Schiffman, Molly Volkmar, David W. Wetter, Lingzi Zhong, Devin M. Mann, Ophira Ginsburg, Meenakshi Sigireddi, Kensaku Kawamoto, Guilherme Del Fiol, Saundra S. Buys. Uptake of Cancer Genetic Services for Chatbot vs Standard-of-Care Delivery Models. JAMA Network Open, 2024; 7 (9): e2432143 DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2024.32143Partager cet article