
GE Healthcare, filiale santé de General Electric, vient d'annoncer la création d'un consortium français réunissant des start-up, des PME, des centres de recherches et des sites cliniques. Le but est de stimuler la création de projets autour de l'intelligence artificielle appliquée à l'imagerie médicale.
Le collectif est composé de la medtech TheraPanacea, spécialisée dans la radiothérapie, la start-up Pixyl, experte dans l'aide au diagnostic en neurologie, l'éditeur de logiciels de santé Evolucare, l'Institut Curie, l'Assistance publique-Hôpitaux de Paris (AP-HP), le centre Gustave Roussy et la Fondation Hôpital Saint-Joseph.
Baptisé AI Dream, ce dispositif est soutenu à hauteur de 13 millions d'euros par le programme d'investissement d'avenir (PIA), piloté par le Secrétariat général pour l'investissement et opéré par Bpifrance.
Mise à disposition d'une plateforme "prête à l'emploi"
Dans le cadre de ce projet, GE Healthcare mettra à disposition une plateforme "prête à l'emploi" pour visualiser en 3D les images médicales, les annoter et créer des algorithmes d'apprentissage automatique à partir de des données annotées.
"Notre objectif est de créer les outils qui faciliteront la création de données enrichies à grande échelle et la conception, l'entrainement et la validation d'algorithme. Ces outils réduiront les cycles de développement pour les start-up, les chercheurs ou les radiologues qui souhaitent créer des applications d'IA", a déclaré Baptise Perrin, chef de projet AI Dream au sein de GE Healthcare.
L'IA permet d'accélérer le travail du radiologue
L'apport de l'intelligence artificielle dans l'imagerie médicale n'est plus à prouver. Ces techniques informatiques permettent d'accélérer le travail des radiologues tout en améliorant la précision des diagnostics. La pandémie de Covid-19 a accéléré les projets dans ce domaine, en particulier autour de l'analyse automatisée des scanners thoraciques.
En juin dernier, l'AP-HP, GE Healthcare, Orange Healthcare, TheraPanacea se sont lancés dans la constitution d'une base de données de 10 000 scanners thoraciques annotés par un groupe de 20 radiologues experts. L'objectif était de développer des algorithmes pour quantifier l'étendue des lésions pulmonaires liées au Covid-19.
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