Nouvelle coopération de recherche : l'avenir de l'analyse d'images biomédicales
Des milliers de clichés radiologiques sont pris chaque jour et donnent un aperçu précieux de l'évolution des maladies. Afin que ces données puissent être analysées plus rapidement et plus précisément à l'avenir, le réseau allemand RACOON et le programme prioritaire SPP2177 unissent leur expertise. Ensemble, les chercheurs souhaitent développer de nouvelles méthodes basées sur l'IA, susceptibles d'améliorer de manière décisive le diagnostic et la thérapie.
Ce collage généré par l'IA montre que les algorithmes peuvent détecter des informations dans les images radiologiques qui seraient autrement cachées à l'œil humain. Un avantage que les scientifiques exploitent.
Prof. Dr. Dr. Jens Kleesiek - DALL-E/OpenAI
Chaque jour, des milliers d'images radiologiques sont produites dans toute l'Allemagne et nous en apprennent plus sur les maladies. Deux grands groupes d'experts du consortium RACOON et du programme prioritaire SPP2177, qui coopèrent désormais, cherchent à savoir comment ces quantités de données pourront être évaluées plus rapidement et plus efficacement à l'avenir. Le professeur Jens Kleesiek de la faculté de médecine de l'université de Duisburg-Essen explique ce que cette nouvelle association signifie pour la recherche et les soins en matière de santé en Allemagne.
Depuis 2020, RACOON relie toutes les radiologies universitaires d'Allemagne, ce qui représente 38 sites et près de 400 employés. Le Centre allemand de recherche sur le cancer à Heidelberg, l'Institut Fraunhofer de médecine numérique MEVIS à Brême et l'Université technique de Darmstadt y participent également. L'association RACOON, soutenue par le réseau de médecine universitaire (ministère fédéral de la recherche), rend les clichés radiologiques utilisables pour une analyse aussi bien locale que centrale.
Et c'est là qu'intervient le programme prioritaire SPP2177 Radiomics, financé par la Deutsche Forschungsgemeinschaft. Dans plus de 15 sous-projets à l'échelle nationale, la valeur diagnostique et pronostique de l'imagerie médicale doit être améliorée par l'intégration de la "radiomique" et d'approches avancées d'interprétation des images, par exemple avec l'intelligence artificielle. Des solutions logicielles permettant d'interpréter les données en quelques secondes à l'aide d'algorithmes voient également le jour. Les résultats de NAKO - la plus grande étude de santé à long terme sur la population en Allemagne - sont également pris en compte. Il est ainsi possible de rechercher des modèles dans des collections de données complexes à l'aide d'ordinateurs centraux puissants, de l'intelligence artificielle et du deep learning. Cela fournit de précieuses indications sur des cas comparables, des évolutions probables de la maladie et des thérapies appropriées. Le SPP2177 est dirigé par le professeur Fabian Bamberg, directeur de la clinique de radiologie de la clinique universitaire de Fribourg.
Les multiples outils issus du programme prioritaire doivent maintenant être mis en pratique clinique. "Au fond, on peut s'imaginer que c'est comme un magasin d'applications", explique le professeur Kleesiek, directeur de l'Institut d'intelligence artificielle en médecine de l'hôpital universitaire d'Essen. "Nous avons créé un écosystème dans RACOON, qui est maintenant alimenté par les logiciels du programme prioritaire". Il s'agit ici de toutes les maladies pour le traitement desquelles on utilise des procédés d'imagerie.
"Plus nous en savons, plus la recherche et les soins médicaux s'améliorent", résume Bamberg. Ainsi, l'analyse d'énormes quantités de données (big data) conduit à de meilleures approches thérapeutiques et à des traitements plus personnalisés. La coopération est en cours depuis le début de l'année et est financée par les deux associations sur les fonds existants. Les premiers projets SPP devraient être rattachés au consortium RACOON d'ici fin 2025.
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