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L'intelligence artificielle au révélateur de l'imagerie oncologique

MARDI 12 NOVEMBRE 2019 Soyez le premier à réagirSoyez le premier à réagir

Dans notre série d’articles dédiés au prochain symposium Scanner volumique, nous allons à la rencontre des orateurs qui animeront cet événement. Aujourd’hui, le Pr Pierre-Jean Valette évoque pour nous l’intelligence artificielle appliquée à l’imagerie oncologique, un thème qu’il abordera lors du symposium.

Symposium Scanner volumique

L’Intelligence Artificielle (IA) est une notion désormais omniprésente dès lors que l’on évoque l’imagerie médicale. Elle est déclinée à toutes les sauces, souvent porteuse de réelles promesses mais aussi parfois de perspectives abusives. Il en sera question lors du IXème Symposium Scanner volumique qui se tiendra les 7 et 8 janvier 2019 à Nancy.

Pour le Pr Pierre-Jean Valette, spécialisé en imagerie diagnostique et interventionnelle digestive, il s’agit dès à présent d’un outil qu’il utilise dans le cadre de projets de recherche. « Je participe à un travail collaboratif de recherche, avec la société Philips notamment, dont l’objectif est de permettre l’identification de lésions, de métastases ou de polykystose hépatiques au travers d’un algorithme d’IA, précise-t-il. Nous sommes ainsi en passe d’élaborer des systèmes capables d’assurer un suivi RECIST automatique de métastases hépatiques sous traitement médical. Nous envisageons également des travaux sur la texture des tissus dans lequel le scanner spectral pourrait trouver une application intéressante ».

Quatre manières d’aborder l’intelligence artificielle appliquée à l’imagerie oncologique

Le Pr Valette a une vision un peu décalée de l’IA appliquée à la médecine. Il voit en effet quatre manières d’aborder cette thématique. L’approche technique tout d’abord, qui reste une affaire d’informaticiens, l’approche scientifique ensuite, par laquelle on étudie comment et à quel point l’IA pourrait devenir un outil collaboratif efficace pour les activités de routine ou de recherche en imagerie. Il évoque par ailleurs l’approche pratique, ou comment le métier des radiologues va évoluer avec le développement de l’IA, et enfin l’approche philosophique, qui est sans doute la plus intéressante pour lui, car elle conduit à se poser la question des limites de l’IA.

L’intelligence artificielle dépassera l’humain dans certains domaines mais ne pourra pas le remplacer

La grande force de l’IA vient certes, selon le Pr Valette, du fait qu’elle travaille vite, sans relâche et nourrie d’une mémoire infaillible. Mais les algorithmes sont entrainés de façon ciblée, par exemple pour repérer un type de lésion en oncologie, et ils trouvent rapidement leurs limites devant la diversité des diagnostics alternatifs possibles. Il convient également de considérer les particularités de l’IA du point de vue des théories de la connaissance. Les algorithmes peuvent être puissants, ils sont capables d’apprentissage, mais ils ne créent pas de savoir proprement dit. Les algorithmes raisonnent en effet de manière empirique et les raisons de leur décision restent impossibles à connaître, ce que certains désignent sous le terme de « boîte noire ».

Reste enfin, en pratique clinique, la comparaison entre l’intelligence humaine et l’IA en termes de processus décisionnel. « On entend, ça et là, des observateurs annoncer la disparition des radiologues, remarque le Pr Valette. Mais où cela nous mènera-t-il ? Un système sera sans doute capable d’identifier et d’analyser des lésions hépatiques, et ce faisant d’identifier un cancer du foie à partir d’images scanographiques ou d’IRM, mais la machine sera incapable de réaliser l’ensemble des activités humaines pour assurer un diagnostic de certitude. Les dimensions éthiques, esthétiques, émotionnelles, l’intuition du praticien, restent exclusivement humaines. Je prétends que le diagnostic du cancer du foie est le résultat d’images pathologiques, mais également des informations données par le patient, de son histoire, de ses antécédents. »

Le Pr Valette interviendra le vendredi 7 février 2020 lors du symposium Scanner volumique organisé au Centre de congrès Prouvé de Nancy. Les inscriptions sont accessibles ICI.

Le Programe:

Propos recueillis par Bruno Benque


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Un modèle de deep learning pour identifier le COVID-19 au scanner
08/04/2020 : Dans une étude publiée dans la Revue Radiology, un modèle de deep learning semble capable de réaliser un diagnostic différentiel de COVID-19 sur les examens de tomodensitométrie. Ce travail montre surtout que la spécificité du scanner semble améliorée comparativement aux autres études publiées sur ce thème.

Données de Santé : une nouvelle approche pour assurer la confidentialité
25/03/2020 : La sécurité des données de Santé et la protection de la vie privée des patients est une préoccupation majeure pour les tutelles sanitaires. Un Rapport publié dans la Revue Radiology suggère de considérer les données comme n’appartenant à personne et de cibler l’éthique des prestataires d’IA.  

Des modèles pertinents de deep learning pour la radiographie thoracique
03/12/2019 : Selon une étude publiée dans la revue Radiology, le deep learning peut détecter des résultats de radiographie thoracique cliniquement significatifs aussi efficacement que des radiologues expérimentés. Les chercheurs rapportent que leurs résultats pourraient constituer une ressource précieuse pour le développement futur de modèles d’intelligence artificielle pour la radiographie thoracique.

Assembler plusieurs modèles de machine learning pour affiner les résultats
27/11/2019 : La combinaison de plusieurs modèles de machine learning peut s’apparenter à une interprétation avec plusieurs avis de radiologues. Une étude publiée dans la Revue Radiology : Intelligence Artificielle décrit des résultats en ce sens. Un chalenge sur les hémorragies cérébrales explorées par scanner sera organisé au RSNA 2019.

Un réseau de neurones profonds pour améliorer le diagnostic de cancer du poumon
13/11/2019 : Selon des recherches publiées dans la revue Radiology, les radiologues assistés par un logiciel basé sur le deep learning étaient plus en mesure de détecter les cancers du poumon malins sur radiographies du thorax.

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25/10/2019 : Le Pr Nathalie Lassau, Professeur de Radiologie à l'Université Paris Sud et Co-Directrice du laboratoire d Imagerie IR4M (UPSUD/ CNRS) à l'Institut Gustave Roussy, est la responsable du Data Challenge dont la première édition a été organisée aux JFR 2018. Nous l'avons rencontrée pour une évocation des améliorations apportées, en 2019, à cette compétition.

Une plateforme dédiée pour choisir un moteur d'IA pertinent
03/10/2019 : Acteur historique de l'informatique de Santé, Softway Medical propose une offre d'intelligence artificielle tout à fait originale. À partir d'un catalogue de moteurs d'IA, le radiologue pourra choisir celui qui répondra précisément à ses besoins. Rendez-vous aux JFR 2019 pour découvrir cette nouvelle offre.

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17/09/2019 : La Radiological Society of North America (RSNA) vient de lancer son troisième défi annuel sur l'intelligence artificielle (IA): le défi RSNA de détection et de classification des hémorragies intracrâniennes.


Le large spectre de pathologies cérébrales liées au COVID-19
05/08/2020 : Une étude suédoise rapporte un large spectre de pathologies neurologiques liées au COVID-19. Dans la Revue Radiology, les chercheurs ont identifié des anomalies en majorité vasculaires et inflammatoires.

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03/08/2020 : Le congrès de la RSNA 2020 sera entièrement virtuel. Des séances plénières, des questions-réponses ou des chat seront proposés pour des accès premium ou standard. Les inscriptions sont désormais ouvertes.

SystemX renforce sa position sur le marché RIS-PACS
29/07/2020 : SystemX vient d’annoncer son rapprochement avec Penaranda Informatique, une société qui conçoit des solutions RIS. Elle renforce ainsi sa présence sur le marché des solutions RIS-PACS.

Angioplastie coronaire : que faire lorsque le guide passe en sous-intimal ?
27/07/2020 : Dans notre série de procédures interventionnelles en vidéo, un webinar illustrant différentes stratégies d’abord d’une lésion d’occlusion d’artère coronaire chronique lorsque le guide passe en sous-intimal.

ECR 2020 virtuel : un succès retentissant !
24/07/2020 : L’European Society of Radiology se réjouit du succès rencontré par le congrès ECR 2020 diffusé uniquement en ligne. Mais le congrès n’est pas encore fini puisque des « Highlight weeks » seront diffusés tout au long de l’année 2020.

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22/07/2020 : En faisant l’acquisition de dix unités mobiles de mammographie autonomes plusieurs jours, le Ministère de la Santé d’Arabie Saoudite espère voir augmenter le taux de dépistage du cancer du sein. Un projet porté par Fujifil et Toutenkamion.

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20/07/2020 : Les cabinets de radiologie ont été particulièrement durement touchées par la pandémie de COVID-19 aux USA, et les mesures qu'elles prennent pour atténuer l'impact de la pandémie sur leur pratique façonneront l'avenir de la radiologie. Une étude spéciale de la RSNA COVID-19 Task Force publiée dans la Revue Radiology détaille les déterminants de cette conjoncture.

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17/07/2020 : Le symposium organisé par Canon Medical lors de l’ECR virtuel 2020 a présenté les innovations majeures apportées par le constructeur japonais en tomodensitométrie et en imagerie interventionnelle. La soustraction d’image, l’imagerie spectrale et le deep learning reconstruction (DLR) AiCE ont été développées, ainsi que la salle d’imagerie interventionnelle multi-modalité Alphenix 4D CT.

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16/07/2020 : En faisant l’acquisition de la start-up hollandaise Quirem Medical, Terumo se place parmi les fournisseurs influents de matériels de radiothérapie interne sélective.


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16/03/2020 : Dans une nouvelle étude publiée dans la revue Radiology, des chercheurs chinois et américains ont distingué des différences entre les images du COVID-19 et les autres pneumonies virales au scanner.

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05/02/2020 : Dans un rapport spécial publié le 4 février 2020 dans la revue Radiology, des chercheurs décrivent les caractéristiques scanographiques qui facilitent la détection et le diagnostic précoces du coronavirus de Wuhan.

L'IRM MIEUX QUE LA MAMMOGRAPHIE POUR QUALIFIER LES CANCERS AGRESSIFS
01/12/2015 : Les cancers du sein multicentriques ont des dimensions souvent plus importantes à l'IRM qu’à la mammographie. C’est ce que montre une étude italienne qui remarque que l’exploration par IRM est susceptible de faire changer de stratégie thérapeutique.    

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Le scanner nouvel étalon pour le dépistage précoce du Coronavirus
27/02/2020 : Dans une étude de plus de 1000 patients, publiée dans la revue Radiology, la tomodensitométrie thoracique a surpassé les tests de laboratoire dans le diagnostic de coronavirus 2019 (COVID-19). Les chercheurs ont conclu que la tomodensitométrie devrait être utilisée comme principal outil de dépistage du COVID-19.

Les apports de la radiographie thoracique dans la détection du COVID-19
30/03/2020 : Une étude publiée dans la Revue radiologie stipule que les images de détection de la pneumonie au COVID-19 obtenues par radiographie pulmonaire sont sensiblement équivalentes à celles du scanner. Cependant, des différences sont à signaler, notamment pour le suivi des lésions.

Scanner du COVID-19 : comprendre l'évolution des lésions à un mois
23/03/2020 : Une nouvelle étude publiée dans la Revue Radiology pourrait permettre de comprendre l’évolution des images COVID-19 au scanner. Un suivi des patients à un mois a en effet été réalisée dans ce travail.

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Un modèle de deep learning pour identifier le COVID-19 au scanner
08/04/2020 : Dans une étude publiée dans la Revue Radiology, un modèle de deep learning semble capable de réaliser un diagnostic différentiel de COVID-19 sur les examens de tomodensitométrie. Ce travail montre surtout que la spécificité du scanner semble améliorée comparativement aux autres études publiées sur ce thème.

Premier cas de lésions cérébrales dues au COVID-19 à l'IRM
01/04/2020 : Le premier cas d’encéphalopathie due au COVID-19 vient d’être décrit dans la Revue Radiology. Bien que le l’angioscanner ne montre pas d’anomalie, l’IRM objective des signes d’hémorragie dans les coupes de susceptibilité magnétique.