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02-10-2018

Nouveau projet européen H2020 doté d’un budget de plus de 5 millions de francs

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machineLearningonHistopathology
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L’institut Informatique de gestion de la HES-SO Valais-Wallis a décroché un projet européen dans le domaine du traitement de données médicales volumineuses à grande échelle. Doté d’un budget total de plus de 5 millions de francs (env. 1 million pour le Valais), ce projet sera mené en collaboration avec 6 autres universités, hôpitaux et entreprises (Université de Padoue - Italie, Université médical Radboud de Nijmegen – Pays Bas, Hôpital de Catania – Italie, Surfsara – Pays Bas, Ontotext – Bulgarie, MicroscopeIT, Pologne). La HES-SO Valais-Wallis, qui va coordonner ce projet, devient la première école de la HES-SO à coordonner un projet européen collaboratif H2020.

EXA MODE : traitement de données médicales volumineuses

Nommé EXA MODE, ce projet va se dérouler sur 4 ans. Le projet a pour objectif de développer de nouveaux prototypes informatiques permettant le traitement de données médicales volumineuses sur des infrastructures de calcul à très grande échelle. Il s’agit d’analyses de grandes quantités d’images histopathologiques de tissus, provenant de biopsies de cancers et autres pathologies. Ces images produites par microscope représentent une base de données de plusieurs millions d’images de 100’000x100’000 pixels.

Big Data

La digitalisation de l’histopathologie est une nouvelle démarche pour beaucoup d’hôpitaux. Le défi est de traiter et analyser une énorme quantité de données afin de faciliter le diagnostic médical. Afin de pouvoir traiter et analyser les données, l’infrastructure informatique dédiée doit être hautement évolutive et extensible (Extreme-Scale Analysis). Des outils d’apprentissage automatiques doivent alors être adaptés à ces infrastructures et intégrés dans le déroulement opérationnel clinique des hôpitaux.

Révolutionner le diagnostic pathologique grâce au digital

Des analyses plus fines intégrant des algorithmes d’intelligence artificielle peuvent ainsi permettre aux cliniciens d’obtenir de meilleurs résultats dans la description des pathologies, ceci leur permettant d’optimiser les décisions sur les traitements. Ces algorithmes peuvent aussi soutenir des cliniciens afin d’analyser les images plus rapidement. Des outils d’intelligence comme le deep learning nécessitent beaucoup de données pour fonctionner de manière efficace et ce projet rend un grand volume de données accessible aux chercheurs. La collaboration entre hôpitaux, universitaires et entreprises assure une bonne intégration des outils dans le workflow clinique et une pertinence des produits pour ce marché en émergence.

Des compétences valaisannes en informatique

Le Dr. Manfredo Atzori et le Professeur Henning Müller avec leurs équipes travaillent depuis de nombreuses années sur l’analyse de données volumineuses en particulier dans le domaine médical. Ces compétences spécialisées ont permis, entres autres, des avancées significatives dans le domaine.