Le deuxième projet pilote de Vector vise à améliorer la radiologie grâce à l'IA.
Toronto – Aujourd'hui, l'Institut Vector, un institut de recherche indépendant à but non lucratif axé sur l'apprentissage automatique de pointe, a annoncé le deuxième de sa série de projets pilotes visant à mettre en œuvre l'intelligence artificielle (IA) dans le secteur de la santé.
Le deuxième projet Pathfinder, réalisé en partenariat avec le Réseau universitaire de santé (UHN) et l'Université de Waterloo (UWaterloo), améliorera les diagnostics radiologiques grâce à l'IA.
Coral Review, une solution logicielle développée au Réseau universitaire de santé (UHN), est un outil d'apprentissage entre pairs utilisé par les cliniciens en imagerie diagnostique pour favoriser l'amélioration continue de la qualité des pratiques radiologiques. Grâce à un algorithme mis au point par le Dr HR Tizhoosh, directeur du Laboratoire d'inférence des connaissances en analyse d'images médicales (laboratoire Kimia) de l'Université de Waterloo et membre associé du corps professoral de l'Institut Vector, Coral Review, doté d'intelligence artificielle, analyse des milliers d'images médicales existantes (radiographies, par exemple) à la recherche d'images similaires à celle d'un patient et propose un diagnostic au médecin traitant.
« Coral Review permet actuellement l’évaluation anonyme par les pairs des diagnostics d’imagerie médicale. Cependant, son utilisation est limitée par la disponibilité des médecins effectuant l’évaluation ou fournissant un deuxième avis », explique Leon Goonaratne, directeur principal, Numérique UHN. « Une solution d’évaluation par les pairs basée sur l’IA pourrait fournir au médecin plus d’informations lors de l’évaluation, notamment l’identification des images correspondant à des cas rares ou difficiles à interpréter. »
Les projets Pathfinder sont des initiatives à petite échelle conçues pour produire des résultats en 12 à 18 mois, orientant ainsi les recherches futures et l'adoption des technologies. Bénéficiant du soutien technique et matériel du Vector Institute, chaque projet réunit une équipe de recherche multidisciplinaire afin de s'attaquer à un problème ou une opportunité majeure en matière de santé, grâce à l'apprentissage automatique et à l'intelligence artificielle. Chaque projet a été sélectionné pour son potentiel à identifier une voie permettant de traduire les avancées de la recherche de pointe en apprentissage automatique en avantages concrets pour les patients.
À propos de l'Institut Vector
L'Institut Vector est une société indépendante à but non lucratif vouée à l'avancement de l'intelligence artificielle et spécialisée dans l'apprentissage machine et l'apprentissage profond. Sa vision est de promouvoir l'excellence et le leadership au Canada dans le domaine des connaissances, de la création et de l'utilisation de l'IA afin de stimuler la croissance économique et d'améliorer la vie des Canadiens.
L’Institut Vector est financé par la province de l’Ontario, le gouvernement du Canada par l’entremise de la Stratégie pancanadienne en matière d’IA administrée par le CIFAR, et des commanditaires de l’industrie provenant de l’ensemble de l’économie canadienne.
À propos du Réseau de santé universitaire
Le Réseau universitaire de santé (RUS) regroupe les hôpitaux Toronto General et Toronto Western, le Centre de cancérologie Princess Margaret, l’Institut de réadaptation de Toronto et l’Institut Michener de formation du RUS. L'ampleur de ses recherches et la complexité des cas traités au RUS en font une référence nationale et internationale en matière de découverte, de formation et de soins aux patients. Il possède le plus important programme de recherche hospitalière au Canada, avec des travaux de recherche majeurs en cardiologie, transplantation, neurosciences, oncologie, innovation chirurgicale, maladies infectieuses, médecine génomique et médecine de réadaptation. Le RUS est un hôpital de recherche affilié à l'Université de Toronto. www.uhn.ca
Revue de corail améliorée par l'IA
Le Dr HR Tizhoosh et son équipe travaillent depuis plus de vingt-cinq ans à l'intersection des soins de santé et de l'intelligence artificielle (IA). Pourtant, c'est seulement maintenant que le monde commence à récolter les fruits de leurs efforts. « Malgré les progrès réalisés », affirme-t-il, « nous n'en sommes qu'au tout début si nous voulons intégrer cette technologie dans les hôpitaux. »
Le Dr Tizhoosh, directeur du laboratoire Kimia à l'Université de Waterloo (UWaterloo), jouera un rôle de premier plan dans cette transformation majeure en vue d'améliorer Coral Review, le système d'évaluation par les pairs en imagerie médicale du Réseau universitaire de santé (UHN). Ce projet est le deuxième des projets pilotes de l'Institut Vector, qui réunissent des équipes de recherche multidisciplinaires pour s'attaquer à d'importants problèmes de santé grâce à l'apprentissage automatique.
Développée au Réseau universitaire de santé (UHN), la plateforme Coral Review a été mise en œuvre dans plusieurs hôpitaux de l'Ontario. Conçue pour mettre l'accent sur la qualité et la formation au sein des services d'imagerie médicale, cette solution permet une évaluation anonyme par les pairs des diagnostics d'imagerie médicale, ainsi que de la qualité des images.
« Coral Review a permis la mise en place d’un programme de qualité et de formation pour de nombreux hôpitaux », déclare Leon Goonaratne, directeur principal, Numérique UHN. « Bien que ce processus d’évaluation par les pairs contribue à identifier et à faciliter de nombreuses occasions d’apprentissage et de mentorat dans toute la province, nous croyons que l’intelligence artificielle est la prochaine étape pour rendre la solution encore plus efficace. »
Afin d'améliorer la régularité et l'efficacité du système, le Dr Tizhoosh et son équipe entraînent un algorithme d'apprentissage machine à l'aide d'un ensemble de données mixtes, publiques et privées, comprenant plus de 200 000 images médicales anonymisées. Une fois entraînée, l'application Coral Review, enrichie par l'intelligence artificielle, identifiera les images similaires provenant de cas antérieurs et proposera des diagnostics, laissant la décision finale aux médecins.
« Il s’agit d’une intelligence artificielle déployée d’une manière légèrement différente », explique le Dr Tizhoosh. Elle permet au radiologiste qui établit le diagnostic de bénéficier des connaissances issues de milliers de diagnostics posés par d’autres cliniciens. C'est très différent d'un diagnostic établi à partir de zéro. »
Les équipes du Réseau universitaire de santé (UHN) et du laboratoire Kimia commencent leurs recherches à petite échelle, en se concentrant sur les radiographies pulmonaires et plus particulièrement sur le pneumothorax, ou affaissement du poumon. Cette condition représente un défi technique pour les radiologues et un problème pratique pour les médecins : certains types de pneumothorax sont difficiles à visualiser sur une radiographie, et un poumon affaissé est à la fois douloureux et potentiellement mortel. Les petits affaissements constituent un défi particulièrement important. « Les médecins peuvent manquer un petit affaissement dans 40 % des cas, car il est tout simplement invisible à l’œil nu », explique le Dr Tizhoosh.
Dans sa version actuelle, leur algorithme affiche un taux de précision d'environ 70 %. Grâce au soutien technologique et matériel de Vector, ils l'optimiseront au cours de l'année à venir et espèrent porter ce taux à plus de 90 % avant de l'intégrer au système existant. Le Dr Tizhoosh souhaite également étendre la portée du projet au-delà du pneumothorax. « À long terme, on veut ajouter une longue liste de problèmes qu'on vérifie automatiquement », explique-t-il. « Nous voulons identifier des problèmes plus complexes et travailler à plus grande échelle dans le domaine de la radiologie. »
Une fois mis en place, ce système sera le premier du genre : un outil de diagnostic d’images médicales basé sur l’IA et la recherche d’images. « Collaborer avec les hôpitaux pour intégrer l’IA à l’imagerie médicale est l’expérience la plus excitante de ma carrière », s’enthousiasme le Dr Tizhoosh. « Je veux pouvoir dire plus tard : “Voilà ce que j’ai accompli en tant qu’informaticien.” C'est une période formidable. »
L'étude AI-Enhanced Coral Review est le deuxième projet d'une série de projets pilotes identifiés et soutenus par le Vector Institute.
Autres projets Pathfinder :
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Système d'alerte précoce pour la médecine interne générale
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