"Ce travail permettra des diagnostics plus précis et donnera accès à de nouveaux outils de décision thérapeutique basés sur l'imagerie médicale", ont-ils déclaré dans un communiqué.
Dans le cadre de cette collaboration, les données d'imagerie médicale de l'étude AIR, étude de cohorte nationale coordonnée par le CHU de Nice incluant à ce jour plus de 600 patients à haut risque, c'est-à -dire fumeurs ou anciens fumeurs atteints de bronchopneumopathie chronique (BPCO) dépistés pour le cancer du poumon, seront analysées pour identifier et caractériser les nodules pulmonaires visibles sur les scanners thoraciques des patients.
Median développera de nouveaux algorithmes fondés sur les principes du deep learning (apprentissage profond à l'aide de réseaux neuronaux, NDLR), une discipline de l'intelligence artificielle, afin d'identifier des biomarqueurs d'imagerie représentatifs de la malignité des nodules.
Alors que les performances actuelles des équipements scanner permettent de détecter davantage d'anomalies pulmonaires, les applications de post-traitement des images ne permettent pas une caractérisation précise de la malignité ou de la bénignité de ces anomalies.
Des biopsies de ces nodules sont alors requises pour confirmer leur caractère cancéreux, mais ce sont des procédures invasives associées à des risques de complications pour les patients.
"Grâce à l'utilisation des biomarqueurs d'imagerie, les cliniciens ont la possibilité de réduire le nombre de biopsies non nécessaires et de diagnostiquer les patients de façon plus précise", ont-ils expliqué.
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