L’unité Analyse d’images biologiques de l’Institut Pasteur participe à un nouveau projet sélectionné par l’Initiative européenne pour les médicaments innovants. Le projet, appelé BIGPICTURE, vise à accélérer le développement de l’intelligence artificielle (IA) en médecine, et notamment dans l’analyse d’images biomédicales.
Un nouveau consortium sélectionné par l’Initiative européenne pour les médicaments innovants (Innovative Medicines Initiative - IMI) va établir la plus grande base de données d’images de pathologies pour accélérer le développement de l’intelligence artificielle en médecine.
Le projet du consortium BIGPICTURE est destiné à développer les applications d’intelligence artificielle (IA) en anatomopathologie. Cette spécialité médicale consiste à observer au microscope des biopsies et à évaluer les anomalies liées à une maladie au niveau des cellules, tissus ou organes. De nombreuses pathologies ou situations médicales seront ainsi étudiées dans le projet BIGPICTURE (cancer, maladies auto-immunes, suivi après la transplantation…). Dans ces situations, les images médicales sont numérisées, partagées et traitées par ordinateur. Cela ouvre la porte à des applications d’IA pour aider les scientifiques à étudier les maladies, stratifier les patients ou trouver de meilleurs traitements. Ces applications d’IA permettent d’analyser les images biomédicales de façon automatisée après avoir été entrainées à classifier les images associées à des résultats (de type vrai/faux). Leur capacité à analyser avec justesse ces images passe aujourd’hui par une phase d’apprentissage qui requiert le plus souvent une intervention humaine - l’annotation manuelle -, c’est-à-dire une étape où l’on désigne à l’algorithme ce qui est vrai ou faux.
« L’annotation manuelle est le goulot d’étranglement pour une grande partie des projets avec IA », note Jean-Christophe Olivo-Marin, responsable de l’unité Analyse d’images biologiques à l’Institut Pasteur, qui a rejoint le projet BIGPICTURE. Sa participation consistera entre autres en la création d’algorithmes d’annotation automatique utilisés pour la mise en place d’une plateforme logicielle ouverte et distribuée de lecture de lames virtuelles. L’utilisation d’algorithmes basés sur l’IA pour cette phase d’apprentissage permettra de gagner en rapidité et en précision.
BIGPICTURE rassemble des hôpitaux, des partenaires académiques et de l’industrie pharmaceutique, et diverses organisations publiques et privées de 12 pays européens. Le projet a débuté le 1er mars 2021 et se déroulera sur six ans. Toutefois, la plateforme est destinée à durer, et le consortium élaborera des plans pour maintenir et continuer à la développer au-delà de ce terme.
Lire la communication du projet BIGPICTURE sur Eurekalert (en anglais)
