L’actualité numérique des industries de santé

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    Innovations

    Un premier "data challenge" en IA organisé aux Journées francophones de radiologie

    PARIS (TICpharma) - Plusieurs équipes pluridisciplinaires travailleront au développement d'algorithmes d'intelligence artificielle à partir d'une base de données d'imagerie mise à disposition par la Société française de radiologie (SFR) à l'occasion du premier "data challenge" organisé dans le cadre des Journées francophones de radiologie (JFR), du 12 au 15 octobre à Paris.

    Cette nouvelle édition des JFR qui se tiendra au Palais des congrès porte Maillot à Paris aura pour thème "l'imagerie juste pour un traitement ciblé et personnalisé".

    Elle accueillera pour la première fois un "forum intelligence artificielle" pour répondre à "l'engouement" que suscitent ces technologies et aux questions qui se posent sur leurs impacts en imagerie, a expliqué le 20 septembre Nathalie Lassau, professeur de radiologie à l'institut Gustave-Roussy, à l'occasion d'une conférence de presse de présentation des JFR 2018.

    Il s'agit en particulier de "donner un instantané de ce qui se passe en intelligence artificielle [IA] en radiologie", et de "mettre concrètement les mains dans le cambouis" afin de tester ces technologies pour un meilleur diagnostic de certaines pathologies, a-t-elle précisé.

    Le "data challenge" rassemblera 150 participants répartis en 25 équipes composées de radiologues, d'étudiants, de laboratoires de recherche et d'entreprises.

    Ces équipes exploiteront une base de données d'imagerie nationale, spécifiquement construite par la SFR pour l'évènement, afin d'entraîner des algorithmes d'IA à répondre à quatre défis: la segmentation du cortex rénal et l'évaluation de la viabilité rénale, la détection des fissures du ménisque, la détection et la caractérisation des lésions hépatiques et des lésions mammaires.

    Hébergée par l'Institut Gustave-Roussy, cette base de données "unique en France" comprend plusieurs types d'imagerie (scanner, IRM et ultrasons) de 3.500 patients. Sa création "en un temps record" de quatre mois a constitué "un défi majeur", a noté Nathalie Lassau.

    Près de 35 services de radiologie ont été mis à contribution pour créer cette base spécifique au "data challenge" et recueillir le consentement des patients pour que les imageries médicales puissent être utilisées dans ce contexte.

    Parmi les difficultés rencontrées, le Pr Lassau a cité la "la structuration des données" dans un même format, leur anonymisation, le recueil du consentement du patient et la conformité des traitements de données au règlement général européen relatif à la protection des données personnelles (RGPD).

    La SFR fera le point lors des JFR sur ces différents obstacles, et sur les enseignements tirés de cette expérience pour le développement de l'IA en imagerie.

    Les équipes en lice ont déjà pu télécharger un premier échantillon de données issues de 200 examens pour commencer à entraîner des algorithmes. Elles disposeront au premier jour des JFR d'un second échantillon, avant de pouvoir perfectionner leurs algorithmes sur l'ensemble de la base de données.

    Après avoir soumis leur algorithme à un jury, les équipes qui obtiendront les meilleures performances seront récompensées lors d'une remise de prix qui se tiendra lundi 15 octobre.

    "Prendre le train de l'IA en marche"

    Le recours à l'IA en imagerie médicale fait l'objet de nombreuses publications scientifiques. En 2017, plus de 200 articles publiés sur PubMed ont évalué les performances de ces technologies dans le traitement d'imageries à des fins de diagnostic.

    En juin, une étude publiée dans Annals of Oncology a démontré la supériorité d'un algorithme de deep learning par rapport à l'homme dans le diagnostic des mélanomes à partir de clichés dermatoscopiques.

    L'IA "ne fait pas peur aux radiologues", a assuré le Pr Anne Cotten, présidente des JFR 2018. Selon elle, ils sont au contraire "ravis" car ces technologies "vont leur permettre de continuer à booster leur spécialité et de se concentrer sur leur métier d'expertise".

    Le Pr Nathalie Lassau a pour sa part souligné l'intérêt potentiel de l'IA pour l'amélioration des diagnostics et de la "qualité de vie" du radiologue, amené à scruter chaque jour plusieurs milliers d'imageries, notamment lorsque ces technologies permettent d'assurer un "pré-traitement" des clichés radiologiques.

    Interrogé par APMnews sur l'utilisation actuelle des technologies d'IA en routine dans les services d'imagerie, elle a expliqué que les outils les plus répandus étaient pour l'instant les dispositifs de reconnaissance vocale pour la dictée du compte-rendu d'imagerie.

    Elle a noté que si les performances de la reconnaissance vocale ont progressé ces dernières années, elle passe toujours près d'une heure par jour à corriger certaines erreurs dans ses comptes-rendus. "Cela ne doit pas nous empêcher de prendre le train de l'intelligence artificielle en marche. Nous allons progresser étape par étape, et nous avons besoin d'embarquer tous les acteurs", a-t-elle estimé.

    Le conseil national professionnel de la radiologie française (G4) a affiché en juin son ambition de de créer un "écosystème français de l'intelligence artificielle dédié à l'imagerie médicale", rappelle-t-on (voir dépêche TICsanté du 17 juillet 2018).

    Raphael Moreaux

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