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04-03-2021

Vers la plus grosse banques d’images médicales

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Manfredo Atzori, adjoint scientifique et Henning Müller, professeur HES à l’Institut informatique de Gestion de la HES-SO Valais-Wallis © HES-SO Valais-Wallis
Manfredo Atzori, adjoint scientifique et Henning Müller, professeur HES à l’Institut informatique de Gestion de la HES-SO Valais-Wallis

La Haute Ecole de Gestion (HEG) de la HES-SO Valais-Wallis participe à un projet européen qui prévoit la plus grande collecte d’images histopathologiques à ce jour. Ces données volumineuses, qui servent notamment à identifier les cancers et planifier les traitements, seront analysées pour entrainer des logiciels d’Intelligence Artificielles (AI) pour assister les médecins dans leurs diagnostics.

La pathologie est la pierre angulaire du traitement de nombreuses maladies telles que le cancer ou les maladies auto-immunes. Basée sur l'examen d'échantillons de tissus (lames) au microscope – les images histopathologiques -  elle repose encore largement sur l'interprétation manuelle d'un pathologiste qualifié. L’équipe du professeur Henning Müller de l’Institut Informatique de Gestion (IIG) de la HES-SO Valais-Wallis participe depuis plusieurs années au développement d’une Intelligence Artificielle (IA) pour aider les médecins dans leur diagnostic. Cette semaine, elle rejoint le projet européen BIGPICTURE afin de mettre en commun les images histopathologiques d’une cinquantaine de partenaires, principalement des hôpitaux, centre de recherches et entreprises pharmaceutiques, dont Roche et Novartis. D'une durée de 6 ans et doté d'un budget de 70 millions d'euros – dont 350'000 Euros pour l’équipe sierroise -  ce projet H2020 peut avoir un impact décisif dans l’identification précoce des cancers et la planification du traitement.

Améliorer l’IA grâce aux données

La numérisation des lames a déclenché une petite révolution : non seulement les images peuvent maintenant être partagées et consultées à distance, mais elles peuvent également être traitées par des ordinateurs et analysées par une IA. Le pathologiste dispose d’un outil potentiellement très puissant pour l'aider à étudier les maladies et trouver de meilleurs traitements. Toutefois, le développement d'applications d'IA robustes nécessite de grandes quantités d’images, donc une très importante capacité de stockage, sans oublier le caractère confidentiel des informations médicales.

Pour permettre le développement rapide de l'IA en pathologie, le projet BIGPICTURE vise à créer la première plateforme européenne, éthique et conforme au GDPR (General Data Protection Regulation), dans laquelle coexisteront à la fois des données à grande échelle et des algorithmes d'IA. « C’est la première fois qu’une banque d’image de cette ampleur verra le jour. Nous parlons donc ici de plusieurs Petaoctets, c’est-à-dire plusieurs millions de gigaoctets, qui pourront nourrir l’IA et la rendre extrêmement efficace » détaille Henning Müller.

La plateforme BIGPICTURE sera développée de manière durable et inclusive en mettant en relation des communautés de pathologistes, de chercheurs, de développeurs d'IA, de patients et d'industriels.

La création d’outils efficaces

Henning Müller et son équipe se sont spécialisés dans les algorithmes qui analysent les images afin de créer des outils utiles aux chercheurs. « Les images sont énormes et les zones pertinentes pour nos recherches minuscules. De plus, elles sont issues de machines différentes et souvent annotées par les pathologistes. Il faut que l’IA puisse prendre en considération toutes ces données hétérogènes afin de fournir les informations dont les chercheurs ont vraiment besoin » continue-t-il.

Le projet est divisé en quatre aspects principaux : premièrement, une infrastructure (matérielle et logicielle) doit être créée pour stocker, partager et traiter des millions d'images volumineuses. Deuxièmement, des contraintes juridiques et éthiques doivent être mises en place pour garantir une utilisation adéquate des données tout en respectant pleinement la vie privée du patient et la confidentialité des données. Ensuite, une première série de 3 millions de lames numériques provenant d'humains et d'animaux de laboratoire sera collectée et stockée afin de fournir des données pour le développement d'outils d'IA en pathologie. Enfin, des fonctionnalités qui facilitent l'utilisation de la base de données ainsi que le traitement des images à des fins de diagnostic et de recherche seront développées.

« Toute l’histopathologie européenne sera donc réunie dans un même projet précurseur, fédérateur et surtout collaboratif. A ma connaissance, c’est une démarche unique au monde », conclut le chercheur.