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QUantitative Imaging Biomarkers Medicine

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L’intelligence artificielle en imagerie radiologique: pour aller au-delà des apparences

Les algorithmes basés sur l’apprentissage automatique sont de plus en plus utilisés dans de nombreuses applications médicales. Des scientifiques européens ont élaboré une nouvelle plate-forme permettant l’analyse quantitative d’images radiologiques.

Économie numérique
Santé

Le projet QUIBIM Precision, financé par l’UE, a élaboré une technique de traitement innovante des images radiologiques permettant d’évaluer les modifications dans l’organisme. Le projet a appliqué l’intelligence artificielle et des modèles informatiques avancés pour associer des modifications phénotypiques à des maladies, des lésions ou à des traitements pharmacologiques, apportant des informations quantitatives sur la nature qualitative de l’imagerie radiologique.

Combiner des algorithmes et l’apprentissage automatique au sein d’une unique plate-forme d’analyse

«QUIBIM Precision® permet à un médecin de poser un diagnostic plus précis en fournissant des informations supplémentaires extraites du même échantillon d’imagerie», explique le coordinateur du projet, le PDG et fondateur de QUIBIM, le Dr Angel Alberich-Bayarri. La technologie peut être utilisée sur des modalités différentes (IRM, TDM, rayons X, TEP/TDM) et l’objectif consiste à aider les radiologues à détecter et suivre plus efficacement la progression des maladies. QUIBIM Precision® s’appuie sur des algorithmes d’apprentissage automatique et de traitement d’images pour analyser l’image et la comparer à des images diagnostiquées similaires dans des bases de données fournies. Le diagnostic repose sur des modèles qui ne sont pas évidents pour un œil humain. L’apprentissage automatique est mis en œuvre en deux étapes, tout d’abord lors de la création des algorithmes, puis au niveau du patient pour associer fonctionnalités d’imagerie et patients. Cela permet la découverte de nouvelles fonctionnalités de l’imagerie comme des biomarqueurs potentiels d’une maladie spécifique. La plate-forme peut être utilisée à la fois en milieu hospitalier et par les sociétés pharmaceutiques participant à des essais cliniques. Dans les hôpitaux, la plate-forme est connectée aux archives d’imagerie et cherche constamment à appliquer différents algorithmes aux nouveaux examens téléchargés par les différentes machines de l’hôpital. Lorsqu’elle trouve une correspondance, elle applique un algorithme spécifique et entreprend l’analyse correspondante. Par exemple, pour détecter des anomalies dans les radiographies thoraciques ou des dépôts de fer dans le cerveau lors d’un examen IRM. L’analyse est entièrement automatisée et le clinicien reçoit, en même temps que l’image radiologique, les informations quantitatives QUIBIM. Lors des essais cliniques, QUIBIM Precision® centralise toutes les données (d’imagerie et autres) des différents centres impliqués dans une étude clinique, ce qui rend l’évaluation de la réponse au traitement plus objective.

Les mérites de QUIBIM Precision®

QUIBIM Precision® est la première plate-forme en nuage permettant l’analyse automatisée de biomarqueurs d’imagerie avec une sensibilité et une spécificité élevées. Il a été certifié médicalement pour soutenir la prise de décision et est accessible aux médecins du monde entier. De plus, son approche est rentable et minimise les erreurs de diagnostic dues à une erreur humaine et les nécessités de réexamen. La plate-forme a déjà démontré une valeur ajoutée dans des cas suspects de cancer de la prostate avec l’algorithme MR du cancer de la prostate parmi d’autres pathologies. Jusqu’à présent, la plate-forme compte 24 algorithmes et a analysé plus de 5 millions d’images de patients issus de 22 pays. Les applications incluent la détection de lésions cérébrales démyélinisantes dans la sclérose en plaques, les modifications de la morphométrie cérébrale comme indication de la maladie d’Alzheimer, les lésions cancéreuses ainsi que l’ostéoporose et l’arthrose. Selon le Dr Alberich-Bayarri, «inclure des algorithmes dans notre plate-forme avec des technologies d’intelligence artificielle brevetées et introduire de nouveaux outils de visualisation ont été la clé de la mondialisation de l’entreprise». La plate-forme est déjà utilisée dans 70 hôpitaux à la fois en routine clinique et dans le cadre d’essais cliniques. «Obtenir l’autorisation de la FDA est primordial pour amener la plate-forme sur le marché américain», conclut le Dr Alberich-Bayarri.

Mots‑clés

QUIBIM Precision, algorithme, imagerie, apprentissage automatique, intelligence artificielle, radiologie, biomarqueurs

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