De nouveaux algorithmes d’intelligence artificielle sont développés pour faciliter le diagnostic et le traitement des tumeurs cancéreuses difficiles à interpréter cliniquement.
Une équipe de chercheurs et d’entreprises européens, dirigée par l’Universitat Politècnica de València (UPV), à travers le groupe CVBLab-HUMAN-tech, a développé des algorithmes innovants d’intelligence artificielle pour faciliter le diagnostic et le traitement des tumeurs cancéreuses difficiles à interpréter cliniquement. C’est l’un des principaux résultats du projet CLARIFY, qui en est actuellement à ses derniers mois d’exécution et se concentre spécifiquement sur trois types de cancer : le cancer du sein triple négatif (CSTN), le cancer de la vessie non invasif sur le plan musculaire (HR) à haut risque. -NMIBC) et les lésions mélanocytaires spitzoïdes (SML).
Dans les trois cas, le diagnostic est complexe et difficile, ce que nous abordons déjà avec ce projet. Avec ces algorithmes, nous faisons un pas de plus en avant pour faciliter l’interprétation des images histologiques et, à terme, le diagnostic de ces types de cancer pour les professionnels de la santé. »
Valery Naranjo, chef de projet et coordinateur du laboratoire de vision par ordinateur et d’analyse du comportement (CVBLab) de l’Institut de recherche en technologie centrée sur l’humain (HUMAN-tech) de l’UPV
En plus de ces algorithmes, le projet a déjà obtenu d’autres résultats d’un grand intérêt, comme des bases de données sur les cancers étudiés, qui peuvent devenir des ressources précieuses pour la communauté médicale et scientifique, et des avancées dans la gestion sécurisée des données dans le cloud, avec des exigences inhérentes au domaine de la santé et avec plusieurs scénarios d’application au sein du projet.
Formation d’excellence et réseau européen de recherche
CLARIFY a également réalisé un programme de formation multidisciplinaire, qui a permis à douze jeunes chercheurs de diverses nationalités de réaliser leurs études doctorales dans l’une des institutions impliquées dans le projet, de s’initier aux dernières avancées scientifiques en matière d’intelligence artificielle, de cloud computing et de pathologie numérique. et valoriser de nouvelles compétences, qui seront la clé pour relever les défis du binôme ingénierie-médecine dans les années à venir.
« Et cela a permis le lancement d’un réseau de recherche européen qui rassemble des experts des deux domaines et contribue à améliorer l’échange de connaissances, toujours avec le même objectif : contribuer à faciliter la prise de décision dans le diagnostic et le traitement des maladies du sein, de la vessie. et les cancers de la peau étudiés », ajoute Sandra Morales, chercheuse au CVBLab-I3B de l’Universitat Politècnica de València.
Aux côtés de l’UPV, le projet implique également l’Institut de recherche en santé INCLIVA, l’Université de Grenade, l’Université d’Amsterdam, l’hôpital universitaire Erasmus MC de Rotterdam, l’Université de Stavanger, l’hôpital universitaire de Stavanger et les sociétés bitYoga et Tyris Software. .
Réunion finale du projet à Valence
Le projet, financé par le programme Horizon 2020 de l’Union européenne dans le cadre des Réseaux de formation innovants (ITN), tiendra sa conférence finale dans seulement deux mois à l’Universitat Politècnica de València, où seront présentés tous les résultats de quatre années de recherche. Il se tiendra les 25 et 26 janvier à la Cité Polytechnique d’Innovation, UPV Science Park, dans le but de faciliter le débat entre la communauté de recherche et la communauté clinique et de jeter les bases de futurs développements et collaborations.
Cette rencontre est ouverte à tous les communicateurs scientifiques et médicaux intéressés par les thématiques abordées par CLARIFY. L’inscription est gratuite et peut être effectuée via le site https://www.clarify-project.eu/final-conference/.
L’appel à communications est désormais ouvert
Par ailleurs, le 30 novembre est la date limite de soumission des communications liées aux sujets qui seront abordés lors de la conférence : méthodes d’intelligence artificielle appliquées aux images histologiques, infrastructure de données et algorithmes orientés cloud appliqués aux images histologiques, outils de diagnostic assisté par ordinateur de des images histologiques et des outils de récupération d’images basés sur le contenu de ces images. Les résumés d’articles de haute qualité précédemment publiés sont acceptés et encouragés, et les résumés sélectionnés seront présentés lors d’une séance d’affiches lors de la conférence.