Vidéo : Analyse de données RMN multimodales par intelligence artificielle pour la discrimination binaire du grade du gliome

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CNRS
Orientation03:12Publié le 23/08/2021

Analyse de données RMN multimodales par intelligence artificielle pour la discrimination binaire du grade du gliome

Ma thèse en 180 secondes

Pour son travail de thèse, Paul Dequidt a créé une intelligence artificielle permettant d’améliorer le diagnostic d’une tumeur cérébrale, et d’offrir une vie plus longue aux personnes atteintes de cette maladie.

La collaboration entre l’homme et la machine pour lutter contre la maladie

Paul Dequidt est le vainqueur du premier prix du jury et du prix des internautes de l’édition 2021 du concours Ma thèse en 180 secondes. Son travail porte sur l’élaboration d’une intelligence artificielle et d’un algorithme à visée médicale. En effet, celui-ci a pour objectif d'imiter le diagnostic du radiologue lors de l’observation des images de l’examen IRM d’un patient atteint d’un gliome, une tumeur qui touche notamment les enfants. Cette maladie est souvent repérée trop tard, car elle ne comporte que deux stades. Au cours du premier, la tumeur envoie des cellules un peu partout dans le cerveau. Ces cellules causent des dommages au cerveau durant la deuxième phase, tandis que les symptômes commencent seulement à apparaître. Le patient n’a alors plus que deux ans à vivre, tout au plus.

Son intelligence artificielle n’a pas pour but de remplacer les radiologues. Comme eux, elle peut faire des erreurs. Cependant, en croisant l’analyse d’un radiologue et celle de l’intelligence artificielle, un diagnostic bien plus précis peut être donné au patient. Et ainsi, lui permettre de survivre 20 ans de plus.

Producteur : CPU, CNRS

Publié le 23/08/21

Modifié le 17/09/21

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