Erik Ranschaert, radiologue et chef de projet AI à l’hôpital Elisabeth-TweeSteden (ETZ) de Tilburg (Pays-Bas), travaille sur un projet qui permettrait d’analyser les CT-scans en recourant à l’intelligence artificielle. Robovision, un fournisseur gantois de solutions AI, participe également à ce projet européen.


Erik, comment êtes-vous entré en contact avec l’équipe de Robovision ?
Dr Erik Ranschaert :
« Nous nous sommes rencontrés à la Middle Fair d’Amsterdam. Ce qui m’a toujours épaté chez Robovision, et ce qui m’épate toujours, c’est que, bien qu’ils ne soient pas issus du monde médical, ils aient su se faire une place sur ce marché et se forger une solide expérience dans ce domaine. Cela m’a immédiatement fasciné et je suis convaincu que nous pouvons tirer des leçons de ce parcours. »

Quelles ont été les premières applications médicales sur lesquelles vous avez travaillé ?
Jonathan Berte, de Robovision :
 « La première application concernait  une demande du NIH (National Institute of Health), aux États-Unis. Il s’agissait de segmentation par crowdsourcing. Des données médicales étaient annotées par un grand nombre d’utilisateurs pour ensuite être implémentées dans les modèles d’apprentissage profond. C’était la première application montrant clairement que segmentation médicale et apprentissage profond forment un mariage parfait. L’apprentissage profond peut progresser très rapidement si l’on dispose de suffisamment de données et qu’elles sont annotées correctement. Nous nous appuyons sur cette expérience dans le contexte actuel. »

Vous allez donc détecter si des personnes ont contracté le COVID-19 grâce à des scanners ? 
Dr Erik Ranschaert :
« Exactement, même s’il ne s’agit pas uniquement de poser un diagnostic. Ce projet nous permettra également de déterminer dans quelle mesure les poumons ont été touchés. Cela peut nous aider à déterminer qui nous devons placer en soins intensifs ou non. Cet instrument peut également s’avérer utile lors du suivi des patients, pour déterminer s’ils sont en voie de guérison. Ce que je trouve fantastique dans ce projet et ce pourquoi nous travaillons d’ailleurs avec Robovision, c’est que leur système permet aux radiologues qui n’ont aucune connaissance des logiciels et de l’apprentissage profond de réaliser eux-mêmes des annotations très facilement. De cette façon, l’entraînement de l’algorithme peut se dérouler très simplement. »

Le diagnostic à l’aide d’un scanner peut-il être posé à un stade précoce de la maladie ?
Dr Erik Ranschaert :
« L’utilisation du scanner est uniquement nécessaire parce que nous ne disposons pas d’assez de tests sérologiques. On a constaté que certaines anomalies pulmonaires se rencontrent systématiquement chez les patients atteints du COVID-19. Sur la base de ces découvertes, vous pouvez poser un diagnostic correct sans avoir besoin d’un test sérologique. Face à l’afflux important de patients, de plus en plus de spécialistes de la santé ont recours à des scanners et cela semble porter ses fruits. En outre, le scanner permet de déceler la maladie à un stade beaucoup plus précoce qu’une radio des poumons. Qui plus est, les tests sérologiques de certains patients sont négatifs alors que le scanner des poumons est positif. Dans ce cas, le virus est déjà descendu plus loin que l’endroit pouvant être atteint par un coton tige via la cavité nasale. Par conséquent, le test sérologique s’avère négatif, mais la maladie est tout de même visible sur le scanner. C’est pour cette raison que les hôpitaux sont toujours plus nombreux à privilégier le scanner pour identifier les patients atteints du COVID-19. Ainsi, une unité autonome spécialisée dans les scanners a par exemple été créée au sein d’un hôpital de Maastricht pour faciliter le triage des patients. »

Combien de scanners sont nécessaires pour atteindre un degré de précision acceptable ?
Dr Erik Ranschaert :
« Un minimum de 100 cas annotés sont nécessaires. Au fur et à mesure que ces annotations nous parviennent, nous allons entraîner l’algorithme, puis examiner les résultats. Nous sommes certains d’atteindre ce nombre : à Bergame seulement, on recense déjà plus de 300 cas. »

Le 5 février, des radiologistes chinois ont déjà publié les images pulmonaires caractéristiques du scanner. En faites-vous usage ?
Dr Erik Ranschaert :
« Cela fait débat. Certains hôpitaux misent sur la rapidité et vont utiliser l’algorithme chinois à défaut de mieux. Le problème de l’algorithme chinois, c’est qu’aucune précision n’a été apportée sur la façon dont il a été entrainé et sur la qualité des  données importées (les scans annotés). Un test de l’algorithme réalisé à Louvain a montré qu’il était tout sauf concluant. Nous avons dès lors décidé de ne pas les utiliser. J’émets donc des réserves sur ce point. »

Qu’en est-il des aspects juridiques ?
Jonathan Berte, de Robovision :
« Il est vrai que partager des données provenant d’hôpitaux n’est pas si simple. Le contexte de crise actuel ne peut pas servir d’excuse pour partager les données des patients comme bon nous semble. Les aspects juridiques demeurent importants. Toutefois, il existe une exception. Dans des circonstances normales, les patients devraient donner leur approbation pour que l’on utilise leurs données. La législation européenne en matière de protection des données (RGPD) prévoit cependant une exception en cas de pandémie, comme c’est le cas aujourd’hui, pour autant que les données soient anonymisées. »

Dr Erik Ranschaert : « De nombreuses entreprises recherchent aujourd’hui à collecter des données et certaines tentent de tirer parti de cette situation de crise. Or vous devez toujours tenir compte de la vie privée et des aspects éthiques. »

Combien de temps faudra-t-il pour que cette technique soit utilisée dans les hôpitaux ?
Dr Erik Ranschaert :
« Difficile de le prévoir. Cela dépendra de la rapidité avec laquelle nous recevrons les données des différents hôpitaux. En étant optimiste, cela devrait pouvoir se faire d’ici deux à trois semaines. Dès que nous disposons des données, il faut encore compter une semaine pour entraîner l’algorithme. »

Jonathan Berte, de Robovision : « Aujourd’hui, nous recevons le soutien de géants comme Microsoft, Google ou Nvidia. Ils nous fournirons la puissance de calcul pour pouvoir analyser les scans à grande échelle. Toutefois, ce n’est pas parce que notre projet n’est pas disponible la semaine prochaine qu’il n’est pas pertinent. Cet outil s’avère également très important dans le suivi des patients ! Si vous recommencez à faire de l’exercice et que vos poumons ne se sont pas totalement rétablis, cela peut entraîner d’autres dommages pulmonaires. Le NKI, l’un des instituts de cancérologie les plus renommés au monde, soutient également ce projet, et je pense que cela donne des garanties suffisantes. »

Qu’en est-il de la dose de rayonnement ?
Dr Erik Ranschaert :
« Heureusement, cet aspect a fait l’objet d’un travail intensif ces dernières années,  essentiellement parce qu’on envisageait d’utiliser des CT-Scans dans le cadre du dépistage du cancer du poumon. À cette fin, des techniques ont été développées pour réaliser des scanners à très faibles doses tout en fournissant des images utilisables. On se sert également de ces images réalisées à faible dose pour entraîner l’algorithme. En outre, un CT-Scan des poumons n’émet pas plus rayonnements  qu’une radiographie classique des poumons. À titre d’illustration, une radio des poumons ne provoque pas plus de rayonnement qu’un vol au-dessus de l’océan. »

Tous les scanners de Belgique sont-ils adaptés ?
Dr Erik Ranschaert :
« La Belgique dispose d’un joli parc, les hôpitaux sont très bien équipés. »

Combien de temps faut-il pour que les médecins et les patients puissent connaître les résultats ?
Jonathan Berte, de Robovision :
« Cela dépend du temps de téléchargement des images vers le serveur. L’analyse même peut s’effectuer en quelques secondes,  ce qui est négligeable par rapport au temps d’une analyse humaine. Il faut toutefois savoir qu’un double contrôle est nécessaire. »

À propos du projet

L’initiative Imaging COVID-19 AI  est un projet européen multicentrique qui vise à rendre plus efficace la tomodensitométrie (TDM) dans le diagnostic du COVID-19 en utilisant l’intelligence artificielle. Le groupe de projet va créer un modèle d’apprentissage profond pour détecter et classer automatiquement les cas de COVID-19 sur les scanners, et pour évaluer la gravité de la maladie chez les patients en mesurant les dégâts sur les poumons.

À travers toute l’Europe, un grand nombre d’hôpitaux et d’institutions uniront leurs forces pour développer rapidement une solution basée sur l’intelligence artificielle dans le cadre de ce projet de recherche urgent. Le modèle AI sera mis gratuitement à la disposition de tous les participants pour validation clinique.

Pour plus d’informations sur le projet, rendez-vous sur : https://imagingcovid19ai.eu/

Partenaires de l’initiative Imaging COVID-19 AI :

  • ai
    • Robovision est une société spécialisée dans la vision industrielle et la programmation robotisée basées sur l’apprentissage profond.
  • Quibim
    • Plateforme médicale pour anonymiser et téléverser des données
  • NKI
    • Nationaal kanker instituut (Institut national du cancer)
  • EuSoMII
    • La Société européenne d’informatique en imagerie médicale (EuSoMII) est un organisme de soins de santé à but non lucratif qui vise à mettre en relation des radiologues, des internes en radiologie, des data scientists et des experts en informatique, accueillant également d’autres spécialités qui utilisent l’imagerie comme la pathologie, la dermatologie et l’ophtalmologie.

BIEN À SAVOIR : AI Suisse organise un webinaire gratuit avec Robovision et le Dr Ranschaert le vendredi 3 avril 2020. Cliquez ici pour plus d'informations !


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