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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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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.

L'intelligence artificielle au révélateur de l'imagerie oncologique
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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.

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13/08/2019 : L'Intelligence artificielle en Santé fera l'objet de plusieurs cursus de formation dans les Universités françaises à la rentrée. C'est notamment le cas à l'Université Paris Descartes.

RSNA 2019 : 3 700 m2 dédiés à l'intelligence artificielle
09/08/2019 : Le RSNA 2019 AI Showcase proposera un plus grand espace dédié à l'intelligence artificielle. Des démonstrations et des salles de classe permettront aux fournisseurs de solutions et aux spécialistes de promouvoir les outils d'aide à la décision clinique ainsi que les bonnes pratiques de gestion des données.

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18/06/2019 : L'aide à la décision en mammographie 2D et tomosynthèse 3D vient de s'enrichir, avec iCAD, de nouvelles applications annoncées lors du récent congrès de la SIFEM.


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06/12/2019 : Suite de notre série de comptes rendus du RSNA 2019 en vidéo, en partenariat avec les Entretiens Médicaux d'Enghien. Aujourd’hui, les nouveaux algorithmes Terrarecon et le système de reconstruction Sitech Neuton. Le Dr Novellas et le Dr Delemar concluent en évoquant le contenu scientifique du congrès.

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28/08/2019 : Le modificateur Z devrait bientôt faire son retour dans la nomenclature des actes de radiologie. C'est en tout cas ce qui annoncé dans l''Arrêté du 14 août 2019 paru au Journal Officiel.

COMMENT PRÉVENIR LA RÉCIDIVE D'ANÉVRISME INTRA-CÉRÉBRAL ?
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05/05/2015 : Une série d'études récentes montre que le Gadolinium s'accumule de façon résiduelle dans le cerveau. Les dangers de ces résidus sont sans doute liées à la structure moléculaire de l'agent chimique qui accompagne le Gadolinium dans le corps des patients. Et les habitudes des radiologues sont appelées à changer, selon le Pr Emmanuel Kanal.

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20/11/2019 : La première modalité IRM 7T à vocation clinique de France vient d’être inaugurée au CHU de Poitiers. Un investissement important a été mobilisé pour cette installation qui a fait l’objet de la construction d’un bâtiment spécifique et d’une salle d’examen surdimensionnée en dimensions et en blindage.

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02/12/2019 : La tomosynthèse intégrée dans le dépistage organisé du cancer du sein chez les femmes à risque modéré fait l’objet d’une étude approfondie de la Haute Autorité de Santé (HAS). SA revue de la littérature internationale la pousse à aller plus loin dans son analyse pour éclaircir quelques points d’interrogation.

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21/11/2018 : La radiologie française est très impliquée dans les processus qualité. Mais cela n'empêche pas le COFRAC de travailler sur un référentiel de certification ISO identique à celui des laboratoires de biologie. Le G4 monte au créneau pour affirmer son désaccord.

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