L'objectif de l'initiative TECH4ALL de Huawei consiste à garantir que le monde numérique ne laisse personne pour compte en encourageant les programmes d'inclusion numérique et en facilitant l'adoption de la technologie dans le monde entier. Ce projet est similaire au travail réalisé dans les universités européennes dans lesquelles les projets de recherche se concentrent sur l'utilisation de la technologie pour le bien de la société.

Le professeur van Ginneken, enseignant en analyse d'imagerie médicale au centre hospitalier universitaire de Radboud, aux Pays-Bas, lance les solutions de santé numériques dans les pays en voie de développement et pense que tous les services de pathologie des hôpitaux seront numérisés dans dix ans. Il a parlé de son travail avec Huawei...

Quand avez-vous commencé à travailler dans le domaine de l'imagerie médicale ?

J'ai étudié la physique et obtenu un doctorat en analyse d'imagerie médicale en 1996. J'ai développé des logiciels qui analysent les radiographies de la cage thoracique à l'aide de l'intelligence artificielle dans le cadre de cette thèse. À la fin des années quatre-vingt-dix, nous avons voulu installer des unités de radiographie de la cage thoracique équipées de logiciels d'intelligence artificielle dans les pays où les cas de tuberculose étaient nombreux, car elles permettent un dépistage à grande échelle plus rapide sans avoir besoin de développer des images sur pellicule. Les équipements de radiographie numériques étaient toutefois trop chers à l'époque.

En 2012, l'apprentissage profond a beaucoup progressé et a contribué à l'essor de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'imagerie médicale. J'ai rejoint une université à l'est des Pays-Bas et mis en place un groupe de 70 chercheurs chargés de l'analyse des images médicales. Il y a cinq ans, nous avons commencé à travailler avec des services de pathologie pour numériser les images. L'ennui est que l'enregistrement de ces images médicales très lourdes prend beaucoup de place. Les services suppriment donc toutes leurs images au bout de trois mois, nous ne pouvons donc pas les utilisez pour l'apprentissage profond. Nous sommes en bonne voie de résoudre ce problème, car les systèmes de stockage sont de moins en moins chers. Je suis sûr que tous les services de pathologie seront numérisés dans les dix ans qui viennent.

Qu'est-ce qui a limité la numérisation des hôpitaux jusqu'à présent ?

Le domaine de la santé est conservateur. Il faut que les nouvelles solutions fassent leurs preuves lors d'essais à grande échelle et il existe de nombreux processus déjà établis.

Une étude de simulation a été réalisée à l'aide du dernier système de mammographie assisté par l'intelligence artificielle en Suède. Les chercheurs l'ont comparé aux méthodes classiques. Ils ont constaté que les performances de l'intelligence artificielle étaient comparables à celles des radiologistes de l'hôpital, voire meilleures que celles de certains d'entre eux. Ils ont par conséquent proposé qu'un pourcentage important des mammographies soient uniquement lues par le système d'intelligence artificielle qui avertirait un spécialiste s'il détectait un problème.

La simulation a démontré que ce système fonctionnait, mais il n'a pas été mis en place. L'argument que l'hôpital devait réaliser un essai prospectif a été avancé. Un tel essai coûte environ dix millions d'euros et l'hôpital devrait donc trouver un financement important. Il prendrait des années. Je suis certain qu'à la fin de l'essai, les progrès des logiciels d'intelligence artificielle seront tels que la technologie qu'il a validée sera déjà obsolète.

Nous nous heurtons à ce genre de difficultés. Nous devons valider les systèmes avant de les utiliser, ce qui prend beaucoup de temps en raison des réglementations, et ils progressent rapidement entre-temps.

Est-ce que cette technologie aiderait les pays en voie de développement ?

L'intelligence artificielle est intéressante pour les pays en voie de développement, car ils ont moins de processus déjà en place et moins de réglementations. Prenez l'Afrique, par exemple. Elle n'a jamais eu d'infrastructure de téléphonie fixe, elle est donc directement passée aux téléphones mobiles. Il pourrait se produire un phénomène similaire avec la numérisation et le déploiement de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé.

La numérisation permettra de décentraliser les fonctions de la santé et de les rendre accessibles à un plus grand nombre de personnes à un plus grand nombre d'endroits. Nous pouvons le constater dans tous les pays africains où les dispositifs d'imagerie portables sont en cours de déploiement ainsi qu'en Europe de l'Est, en Asie et en Amérique du Sud où les premiers programmes de dépistage de la tuberculose utilisent des unités de test mobiles qui permettent aux professionnels de cibler les populations vulnérables. Les pays en voie de développement mènent donc la danse en ce qui concerne l'adoption des nouvelles technologies médicales. Elles réduisent les frais d'installation tout en rapprochant les soins des patients.

Quel est l'objectif de votre entreprise Thirona ?

J'ai créé Thirona avec Eva van Rikxoort en 2014. Notre vision consiste à combler le fossé entre la recherche académique dans le domaine de l'analyse des images médicales et les besoins cliniques en matière d'ergonomie. Nous devons créer des produits basés sur les dernières technologies, mais qui restent intuitifs pour les utilisateurs et les aident les spécialistes. Nous avons 30 collaborateurs à l'heure actuelle.

Nous avons également créé la plate-forme grand-challenge.org destinée au développement de bout en bout de solutions d'apprentissage automatique en imagerie biomédicale. Elle permet à toute personne d'ajouter un défi qui s'adresse à un réseau d'experts ou de passionnés en intelligence artificielle et en imagerie médicale pour qu'ils trouvent une solution. Elle permet à des groupes du monde entier de collaborer sur de nouvelles solutions en intelligence artificielle.

À quoi ressemble l'avenir du domaine de la santé au niveau mondial selon vous ?

L'intelligence artificielle et les technologies numériques en constitueront le coeur. La numérisation va bientôt faire son apparition au sein des hôpitaux. La technologie portable personnelle jouera un grand rôle : les médecins auront des appareils à ultrasons personnels au lieu de stéthoscopes. Les systèmes d'apprentissage profonds destinés aux téléphones mobiles sont en cours de développement afin qu'ils puissent numériser et analyser instantanément les images, ce qui procure une maîtrise plus importante aux médecins et un retour plus rapide aux patients.

Un modèle de soins mondial se développera tandis que les limites géographiques s'estomperont. Il sera possible d'envoyer les images capturées dans un hôpital aux principaux experts du domaine, où qu'ils se trouvent, elles ne seront pas toutes analysées sur place. L'efficacité du système sera donc améliorée et tous en tireront profit, en particulier les populations des pays en voie de développement qui bénéficieront d'un meilleur accès aux soins. C'est le futur que j'essaie de construire.

Le professeur van Ginneken et Huawei poursuivent leur collaboration afin que la technologie bénéficie aux services de santé. Huawei examine également comment ses propres solutions technologiques peuvent contribuer aux projets du professeur van Ginneken.

Consultez https://thirona.eu/ si vous souhaitez de plus amples informations sur Thirona

L'objectif de l'initiative TECH4ALL de Huawei consiste à garantir que le monde numérique ne laisse personne pour compte en encourageant les programmes d'inclusion numérique et en facilitant l'adoption de la technologie dans le monde entier. Ce projet est similaire au travail réalisé dans les universités européennes dans lesquelles les projets de recherche se concentrent sur l'utilisation de la technologie pour le bien de la société. Le professeur van Ginneken, enseignant en analyse d'imagerie médicale au centre hospitalier universitaire de Radboud, aux Pays-Bas, lance les solutions de santé numériques dans les pays en voie de développement et pense que tous les services de pathologie des hôpitaux seront numérisés dans dix ans. Il a parlé de son travail avec Huawei...J'ai étudié la physique et obtenu un doctorat en analyse d'imagerie médicale en 1996. J'ai développé des logiciels qui analysent les radiographies de la cage thoracique à l'aide de l'intelligence artificielle dans le cadre de cette thèse. À la fin des années quatre-vingt-dix, nous avons voulu installer des unités de radiographie de la cage thoracique équipées de logiciels d'intelligence artificielle dans les pays où les cas de tuberculose étaient nombreux, car elles permettent un dépistage à grande échelle plus rapide sans avoir besoin de développer des images sur pellicule. Les équipements de radiographie numériques étaient toutefois trop chers à l'époque.En 2012, l'apprentissage profond a beaucoup progressé et a contribué à l'essor de l'intelligence artificielle dans le domaine de l'imagerie médicale. J'ai rejoint une université à l'est des Pays-Bas et mis en place un groupe de 70 chercheurs chargés de l'analyse des images médicales. Il y a cinq ans, nous avons commencé à travailler avec des services de pathologie pour numériser les images. L'ennui est que l'enregistrement de ces images médicales très lourdes prend beaucoup de place. Les services suppriment donc toutes leurs images au bout de trois mois, nous ne pouvons donc pas les utilisez pour l'apprentissage profond. Nous sommes en bonne voie de résoudre ce problème, car les systèmes de stockage sont de moins en moins chers. Je suis sûr que tous les services de pathologie seront numérisés dans les dix ans qui viennent. Le domaine de la santé est conservateur. Il faut que les nouvelles solutions fassent leurs preuves lors d'essais à grande échelle et il existe de nombreux processus déjà établis. Une étude de simulation a été réalisée à l'aide du dernier système de mammographie assisté par l'intelligence artificielle en Suède. Les chercheurs l'ont comparé aux méthodes classiques. Ils ont constaté que les performances de l'intelligence artificielle étaient comparables à celles des radiologistes de l'hôpital, voire meilleures que celles de certains d'entre eux. Ils ont par conséquent proposé qu'un pourcentage important des mammographies soient uniquement lues par le système d'intelligence artificielle qui avertirait un spécialiste s'il détectait un problème. La simulation a démontré que ce système fonctionnait, mais il n'a pas été mis en place. L'argument que l'hôpital devait réaliser un essai prospectif a été avancé. Un tel essai coûte environ dix millions d'euros et l'hôpital devrait donc trouver un financement important. Il prendrait des années. Je suis certain qu'à la fin de l'essai, les progrès des logiciels d'intelligence artificielle seront tels que la technologie qu'il a validée sera déjà obsolète. Nous nous heurtons à ce genre de difficultés. Nous devons valider les systèmes avant de les utiliser, ce qui prend beaucoup de temps en raison des réglementations, et ils progressent rapidement entre-temps. L'intelligence artificielle est intéressante pour les pays en voie de développement, car ils ont moins de processus déjà en place et moins de réglementations. Prenez l'Afrique, par exemple. Elle n'a jamais eu d'infrastructure de téléphonie fixe, elle est donc directement passée aux téléphones mobiles. Il pourrait se produire un phénomène similaire avec la numérisation et le déploiement de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé. La numérisation permettra de décentraliser les fonctions de la santé et de les rendre accessibles à un plus grand nombre de personnes à un plus grand nombre d'endroits. Nous pouvons le constater dans tous les pays africains où les dispositifs d'imagerie portables sont en cours de déploiement ainsi qu'en Europe de l'Est, en Asie et en Amérique du Sud où les premiers programmes de dépistage de la tuberculose utilisent des unités de test mobiles qui permettent aux professionnels de cibler les populations vulnérables. Les pays en voie de développement mènent donc la danse en ce qui concerne l'adoption des nouvelles technologies médicales. Elles réduisent les frais d'installation tout en rapprochant les soins des patients.J'ai créé Thirona avec Eva van Rikxoort en 2014. Notre vision consiste à combler le fossé entre la recherche académique dans le domaine de l'analyse des images médicales et les besoins cliniques en matière d'ergonomie. Nous devons créer des produits basés sur les dernières technologies, mais qui restent intuitifs pour les utilisateurs et les aident les spécialistes. Nous avons 30 collaborateurs à l'heure actuelle. Nous avons également créé la plate-forme grand-challenge.org destinée au développement de bout en bout de solutions d'apprentissage automatique en imagerie biomédicale. Elle permet à toute personne d'ajouter un défi qui s'adresse à un réseau d'experts ou de passionnés en intelligence artificielle et en imagerie médicale pour qu'ils trouvent une solution. Elle permet à des groupes du monde entier de collaborer sur de nouvelles solutions en intelligence artificielle. L'intelligence artificielle et les technologies numériques en constitueront le coeur. La numérisation va bientôt faire son apparition au sein des hôpitaux. La technologie portable personnelle jouera un grand rôle : les médecins auront des appareils à ultrasons personnels au lieu de stéthoscopes. Les systèmes d'apprentissage profonds destinés aux téléphones mobiles sont en cours de développement afin qu'ils puissent numériser et analyser instantanément les images, ce qui procure une maîtrise plus importante aux médecins et un retour plus rapide aux patients.Un modèle de soins mondial se développera tandis que les limites géographiques s'estomperont. Il sera possible d'envoyer les images capturées dans un hôpital aux principaux experts du domaine, où qu'ils se trouvent, elles ne seront pas toutes analysées sur place. L'efficacité du système sera donc améliorée et tous en tireront profit, en particulier les populations des pays en voie de développement qui bénéficieront d'un meilleur accès aux soins. C'est le futur que j'essaie de construire. Le professeur van Ginneken et Huawei poursuivent leur collaboration afin que la technologie bénéficie aux services de santé. Huawei examine également comment ses propres solutions technologiques peuvent contribuer aux projets du professeur van Ginneken.