Le Machine Learning au service de la radiologie

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En quelques années, les avancées technologiques ont révolutionné le métier de radiologue. Confronté à des milliers d’images chaque jour, la charge mentale du professionnel est colossale. Dans ce domaine, l’intelligence artificielle (et plus précisément le « Machine Learning ») constitue une aide précieuse.

Une technologie de rupture

Antoine Jomier, Co-Founder & CEO Incepto Medical

Dans les années 80, il fallait 30 minutes pour réaliser un scanner de 80 images. Aujourd’hui, 4 secondes suffisent pour produire 1000 images, de la tête aux pieds. Avec jusqu’à 50 scanners par jour, le traitement de ces informations est devenu une tâche très chronophage. « Voilà pourquoi l’apparition de nouveaux outils, intégrant l’intelligence artificielle pour détecter les lésions est très attendue par la profession » souligne Antoine Jomier. Pourtant, rares sont les pays à s’être lancés (USA, Israël, Chine et Corée). Partant de ce constat, en France, le CEO et fondateur d’Incepto Medical s’allie à un radiologue et à une spécialiste du traitement de l’image. Ensemble, ils développent une solution intégrant le Machine Learning à la radiologie. Dr Gaspard D’Assignies, le radiologue et directeur médical de l’équipe, explique que « l’idée est de présenter à la machine des milliers d’exemples pour qu’elle apprenne d’elle-même et cherche la manière de trouver une réponse ». Concrètement, grâce à des milliers d’images annotées relatives à une lésion ciblée, l’appareil produit un algorithme pour détecter les anomalies recherchées. On parle alors de « Réseau de neurones profonds » (ou Deep Learning) car les critères de recherches ne sont plus dictés par l’homme, la machine trouve son propre chemin.

Selon les applications, cela représente un gain de temps considérable ou la possibilité de déceler de nouveaux éléments. « On peut ainsi espérer diagnostiquer deux fois mieux les lésions de moins de 3 centimètres dans le cadre d’un cancer du foie par exemple » précise Antoine Jomier. « C’est une technologie de rupture, ajoute Dr Gaspard D’Assignies. Avec elle, le métier va complètement changer ».

Une approche collaborative unique en Europe

Et pour opérer ce changement, un soin particulier est apporté aux préoccupations spécifiques des établissements. La technique est mise au point en partenariat avec les équipes médicales : choix de la thématique clinique, besoins médicaux, liens avec des startups, développement de la solution… Aux côtés de Dr Gaspard D’Assignies, Dr Vincent Barrau, radiologue, fait ainsi le lien entre ingénieurs et soignants : « beaucoup de sociétés mettent au point des techniques très innovantes mais qui n’ont aucun sens pour les médecins. Notre but est de coller au plus près des besoins cliniques ».

Dores et déjà, 4 hôpitaux se sont lancés dans l’aventure et de nombreux autres se sont positionnés pour franchir ce nouveau cap technologique.

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