IA et cancer, le diagnostic infaillible ?

De la “simple” détection à la proposition du véritable diagnostic dédié au patient, l’IA sera t-elle un bon partenaire de pour le médecin ?
De la “simple” détection à la proposition du véritable diagnostic dédié au patient, l’IA sera t-elle un bon partenaire de pour le médecin ? ©Getty - MR.Cole_Photographer
De la “simple” détection à la proposition du véritable diagnostic dédié au patient, l’IA sera t-elle un bon partenaire de pour le médecin ? ©Getty - MR.Cole_Photographer

IA et cancer, le diagnostic infaillible ?

Mercredi 21 avril 2021
De la “simple” détection à la proposition du véritable diagnostic dédié au patient, l’IA sera t-elle un bon partenaire de pour le médecin ? ©Getty - MR.Cole_Photographer
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L’IA est-elle en passe de surpasser le médecin dans le dépistage, le diagnostic et/ou le choix de la meilleure thérapie dans le cancer dans ses diverses formes ? Quelles sont ces IA et quels sont leurs principes, leur logique? Sur quelles données se basent-elles et pour livrer quelles informations ?

Avec
  • Nathalie Lassau Professeur de radiologie à l'université Paris-Saclay. Co-Directrice du laboratoire d Imagerie IR4M à l'Institut Gustave Roussy
  • Alain Luciani Professeur de radiologie au CHU Henri MONDOR à l’Université Paris Est Creteil (UPEC), travaille au sein du service d'imagerie médicale de l'hôpital universitaire

Emission en partenariat avec Chut Magazine

Selon l’Institut National contre le cancer, près de 4 millions de français sont touchés chaque année par l’une de ces pathologies. 4 millions de personnes, c’est autant de diagnostics à poser, de traitements à choisir, de patients à accompagner. Or comme chacun sait, l’être humain n’est pas infaillible, pas même un médecin au moment de lire une radio, une IRM, un scanner ou une échographie. C’est là qu’intervient l’intelligence artificielle. Non seulement dans l’aide au diagnostic, par l’analyse précise de l’imagerie médicale via un apprentissage par renforcement. Mais aussi au moment de la décision de traitement pour éviter les errances thérapeutiques. L’IA, futur outil indispensable dans la prise en charge du cancer ?

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IA et cancer, le diagnostic infaillible ? C’est le programme algorithmique qui est le nôtre pour l'heure qui vient. bienvenue dans La Méthode scientifique.

Et pour tout comprendre à la façon dont certains algorithmes peuvent apporter une aide précieuse dans le diagnostic et la prise en charge de certains cancers, nous avons le plaisir de recevoir Nathalie Lassau, professeure de radiologie à l’université Paris-Saclay, co-directrice du laboratoire d’imagerie BioMaps à l’Institut Gustave Roussy et Alain Luciani, professeur de radiologie au CHU Henri Mondor à l’Université Paris Est Créteil.

Le reportage du jour

Reportage à l’hôpital Tenon, avec Brigitte Seroussi et Jacques Bouaud, qui travaillent dans le cadre du projet européen DESIREE, outil d’aide à la décision, basée sur IA de reconnaissance visuelle, et entraînée sur un très grand nombre de clichés de tumeurs du sein pour fournir le meilleur choix de traitement possible pour une patiente, en fonction des spécificités de sa tumeur. Par Céline Loozen :

LA_METHODE_SCIENTIFIQUE - reportage

11 min

La recherche montre en main

Méthodes d'Intelligence Artificielle pour l'aide au diagnostic des maladies du pancréas en radiologie (tomodensitométrie et IRM) 

Par Rebecca Vétil, doctorante en première année, en thèse CIFRE préparée à l'Institut Polytechnique de Paris, dans le laboratoire LTCI (Traitement et Communication de l'Information) de Télécom Paris, et avec Guerbet, entreprise française qui est l'un des leaders en imagerie médicale.

Sous la direction de Isabelle Bloch (Professeure à Sorbonne Université et au LTCI, Télécom Paris), Pietro Gori (Maître de Conférences à Télécom Paris) et de Marc-Michel Rohé (Responsable technique en IA chez Guerbet).

Les bases documentaires

Retrouvez le thread de cette émission sur le fil Twitter de La Méthode scientifique.

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Les références musicales

Le titre du jour : "Figs and Gorgonzola" de Papooz

Le générique de début : "Music to watch space girls by" par Leonard Nimoy

Le générique de fin : "Says" par Nils Frahm

L'équipe