L’IA appliquée à l’imagerie médicale :
quels enjeux pour accéder à la data et comment rendre l’IA performante avec peu de données ?
Elsa Angelini et Pietro Gori, enseignants-chercheurs à Télécom Paris, sept. 2023.
![[TP Ideas] Elsa Angelini & Pietro Gori](https://www.telecom-paris.fr/wp-content-EvDsK19/uploads/2024/02/Ideas-Elsa-Angelini-Pietro-Gori-453x220.jpg)
Quelles promesses porte l’intelligence artificielle dans le traitement de l’imagerie médicale ? Les enjeux pour accéder à la data sont considérables, pour entraîner les algorithmes d’IA et faire progresser l’identification et la recherche sur les maladies. Mais comment cela fonctionne t-il ? Qu’entendons-nous par data en imagerie médicale ? Quels sont les moyens d’accéder à la data et comment rendre l’IA performante avec peu de données ? Quelles sont les initiatives pilotées par les États ?
Elsa Angelini et Pietro Gori nous livrent leur éclairage sur ces enjeux cruciaux afin de garantir les progrès dans la détection, la prévention ainsi que la compréhension des maladies.
Propos recueillis par Isabelle Mauriac.
Podcast
Retrouvez cette interview en format audio dans le cadre du podcast Le ¼ d’heure du chercheur :
Entretien
En imagerie médicale, on a la chance de travailler sur plusieurs types de modalités, qui sont très différentes. Les principales modalités sont les IRM, la radiographie et la version tridimensionnelle ou scanners – on parle de CT –, et l’échographie, principalement. Il y a aussi l’imagerie nucléaire, sur laquelle on a été amenés à travailler un peu. Et enfin il y a de plus en plus de ce qu’on appelle l’imagerie optique, qui sert aussi à étudier l’intérieur du corps humain et faire des diagnostics.
Tout à fait. Le reste des données sont qu’on appelle des métadata, qui viennent avec les images et qui peuvent inclure plusieurs types de données. Les plus classiques, ce sont les informations sur le patient, telles que l’âge, le sexe, l’indice de masse corporelle, etc. Mais il y a aussi des données plus complexes, des dosages sanguins, par exemple, qui peuvent venir avec les images, ou de plus en plus, on s’oriente vers des données vraiment très complexes, tout ce qui est marqueurs génétiques ou protéomiques. De plus en plus dans notre domaine de recherche, on est amenés à travailler avec des données hétérogènes, donc à avoir une connaissance qui va au-delà de la physique des images médicales, déjà assez vaste. Et cette profusion de data nous pousse à réfléchir à la manière dont on va intégrer ces données dans les algorithmes, comment on va formuler le problème qui nous est posé, et comment on va le résoudre ensuite.
Effectivement, dans la phase de montage, notamment de nos jours, dans tout ce qu’on appelle les approches d’apprentissage statistique et, plus globalement, d’IA, il y a deux enjeux. D’abord, c’est travailler non seulement sur une image, mais sur des cohortes d’images qui nous permettent d’apprendre vraiment sur une population assez diversifiée, ce qu’est, par exemple, un certain type de tumeur, et comment aller la détecter à l’intérieur du corps. Et ensuite ce sont les annotations.
Sur l’aspect des cohortes, il faut savoir qu’il n’y a pas un seul type de cohorte, mais plusieurs.
Nous sommes amenés à nous demander très en amont si on préfère aller chercher des cohortes rétrospectives ou prospectives, c’est-à-dire travailler sur des choses qui ont déjà été acquises, mais les réutiliser pour autre chose, ou alors vraiment construire, par exemple avec une équipe de médecins, une série d’acquisitions qui vont être très propres, bien ciblées sur une population de patients… Cela s’appelle des prospectifs. Et ensuite, il y a deux types de cohortes aussi, qui pour le coup existent déjà, et qui peuvent être utilisées, qui sont soit des registres, soit des cohortes cliniques. L’intérêt des registres, c’est que ce sont des cohortes déjà nettoyées, qui ont déjà été préparées pour être étudiées plusieurs fois par plusieurs équipes de chercheurs, et partagées. Donc elles sont nettoyées, avec des aspects de format de données qui sont importants, mais aussi anonymisées, et cela est évidemment essentiel pour tout accès par des chercheurs.
Il y a des cohortes qui existent dans nos domaines, totalement open access, par exemple, quand on participe à des challenges, de plus en plus populaires dans nos conférences. Il y a aussi des cohortes un peu plus régulées, à propos desquelles il faut justifier un projet qu’on a en tête, puis qu’on se mette d’accord sur les conditions et les coûts d’accès et de maintenance. UK Biobank, par exemple, est partagé sur ce même modèle-là. Et enfin, il y a les cohortes cliniques, pour lesquelles c’est beaucoup plus compliqué, parce qu’il faut discuter directement avec l’hôpital et se mettre d’accord sur un protocole de recherche, et ensuite les conditions d’accès aux données.
L’autre partie, ce sont les annotations, parce qu’une fois qu’on a la cohorte, il faut aussi être sûr qu’on a les bonnes annotations dont on a besoin pour les images. Elles sont de deux types : soit du contourage ou des petits points de marqueurs qui indiquent, par exemple, où est la lésion dans le cerveau, ou bien où est la tumeur dans l’abdomen, soit c’est plus au niveau de l’image elle-même qui nous indique juste la présence d’une lésion pancréatique sans en savoir plus, par exemple. Cela s’appelle des annotations de bas niveau ou de haut niveau. Et tout cela est très chronophage à préparer et à structurer, demande beaucoup de temps d’expert pour le contourage, ou même de l’interopérabilité entre bases de données, si on veut disposer d’annotations à un niveau fiable. Donc, c’est rare et cher. On fait des progrès dans les outils d’annotations qu’on fournit au médecin, pour qu’ils aillent plus vite et qu’ils puissent faire ça plus rapidement. Mais quoi qu’il arrive, nous aussi, pour préparer l’avenir de façon un peu robuste…
… on réfléchit de plus en plus à des algorithmes qui n’ont pas besoin de beaucoup d’annotations de bas niveau, ou alors qui n’ont besoin que d’annotations de haut niveau pour faire le même diagnostic et fournir la même assistance au médecin, par exemple : qui ait la même valeur, mais avec moins d’annotations, ou moins détaillées.
Déjà, il faut dire pourquoi il y a besoin de données. L’intelligence artificielle et plus particulièrement l’apprentissage (aujourd’hui, on entend beaucoup le terme deep learning) a besoin de beaucoup de données et la donnée est devenue une ressource très chère, très importante.
En imagerie médicale, il existe peu de données, c’est le premier point. Et comme, justement, Elsa l’a rappelé, c’est aussi difficile d’accéder à ces données parce qu’on a plusieurs bases des données.
On ne peut pas accéder à toutes les bases des données pour des questions de sécurité, de privacy, ce qui est normal. Donc, la question qu’effectivement beaucoup de chercheurs se posent, c’est comment faire mieux avec peu de données.
Et il y a une deuxième question qui, je pense, est très spécifique à l’imagerie médicale, toujours liée au manque de données, qui est la diversité et les biais de données.
Évidemment, on voudrait créer des algorithmes d’IA et d’apprentissage qui peuvent être généralisés à toute la population humaine. Mais ce qui se passe en pratique, c’est qu’on a des petits jeux de données et qui souvent sont, par exemple, acquis dans un seul hôpital, avec un seul protocole, une même machine. C’est ce que l’on appelle « l’effet site », c’est-à-dire que l’algorithme d’IA est entraîné sur un jeu de données très spécifique. Cela veut dire que si on a amené à l’utiliser sur d’autres sujets qui viennent d’autres hôpitaux, cela ne marchera pas, il n’aura pas la même performance, parce qu’il a appris sur un jeu de données très précis. On parle de biais de données dans ce cas-là, et notre activité de recherche consiste à trouver les biais, parce qu’on ne les connaît pas tout le temps, et une fois qu’on les a identifiés, d’essayer de les éliminer dans les algorithmes.
Avec Elsa, nous faisons partie de l’équipe Images de Télécom Paris. Nous sommes sollicités par des hôpitaux et des industriels, surtout pour développer des algorithmes qui soient plus efficaces et robustes. Plus efficaces, c’est-à-dire qui utilisent de moins en moins d’annotations et des données, ce dont on vient de parler. Également, dans le sens où dans les hôpitaux, la plupart du temps, les données ne peuvent pas sortir, et que les données doivent être analysées à l’intérieur des hôpitaux, qui n’ont pas de grands serveurs de calcul. Par conséquent, nos algorithmes d’IA doivent pouvoir être déployés à l’intérieur de l’hôpital, et donc, doivent être efficaces.
Puis il y a une spécificité de notre équipe : nous sommes à Télécom Paris, dans une école d’ingénieur, pas dans une grande université associée à une faculté de médecine, comme cela se pratique à l’étranger. Et nous ne sommes pas non plus une équipe INRIA ou CNRS, qui est à l’intérieur d’un hôpital.
Nous travaillons avec beaucoup d’hôpitaux sur plusieurs applications cliniques, donc…
… notre cœur de métier consiste vraiment à développer des méthodes d’analyse d’image, d’interprétation d’images, d’IA, d’apprentissage, pour que ce soit robuste et efficace et que cela puisse bénéficier à plusieurs applications cliniques, avec plusieurs partenariats, à la fois des hôpitaux et des industriels.
À l’international, il y a plusieurs niveaux de maturité de création de registres de données médicales, ainsi que de structuration à grande échelle. On a besoin là d’animations ou d’initiatives qui soient pilotées au niveau national, ce qui commence à émerger en France, mais cela se fait déjà dans d’autres pays qui sont plus avancés que nous. Donc, par exemple, on peut citer, encore une fois, UK Biobank en Angleterre qui couvre vraiment la population anglaise globalement, à travers tout le pays, qui la suit depuis plusieurs années maintenant, et régulièrement acquiert une batterie d’examens, dont des examens d’imagerie, sur des participants volontaires, parmi les Anglais dès leur majorité. Cela a généré un nombre de papiers et de progrès très importants sur la compréhension de maladies chroniques, notamment cardiovasculaires, ainsi que les liens avec des problèmes complexes, tels que l’exposome : l’effet, par exemple, de la pollution ou de l’endroit où on vit sur l’évolution ou l’émergence de différentes pathologies. C’est un très bel exemple, qui fonctionne très bien.
Il y a d’autres pays qui sont structurés ainsi à l’échelle nationale depuis plusieurs années, comme le Danemark, dont les données de la population entière sont vraiment structurées a priori, dès le passage à l’hôpital, en registres pour pouvoir être mises à disposition pour des projets de recherche. Et puis, il y a les États-Unis, où le NIH (l’équivalent de notre ANR en France) investit énormément d’argent, et depuis plusieurs années, pour financer des cohortes de recherche ou des registres qui vont pouvoir être réutilisés par les équipes de chercheurs qui en font la demande et qui sont acceptées ensuite dans des protocoles d’accès assez simples.
Tout d’abord, il existe des projets européens. Des appels à projets visaient à accéder à de la data et fédérer des équipes, structurer la donnée, avec l’idée aussi d’impliquer des industriels, petits et moyens, pour qu’ils viennent en soutien à tout l’effort que cela demande derrière, au niveau de la structuration de ces bases de données. Il existe des projets en cours pour essayer de mettre en œuvre des cloud européens, hébergeurs de données de santé, qui soient ensuite accessibles plus facilement. L’effort national est sans doute le plus important, et en France le HDH (health data hub), a entrepris depuis quelques années d’animer ce genre d’effort, de structurer et de lancer la dynamique nationale.
Puis de plus en plus, dans les hôpitaux, des initiatives d’association sont lancées. Par exemple, nous avons la chance d’être dans le Paris Saclay Cancer Cluster, qui investit dans la data, en mettant l’argent dans les hôpitaux, afin justement qu’ils structurent, nettoient leurs données et les rendent accessibles à toute une communauté nationale de chercheurs et d’industriels soutenant et développant de nouvelles solutions pour l’innovation et pour les nouvelles thérapies contre le cancer en France.
Vidéos
![[Télécom Paris Ideas] IA imagerie médicale #1 Elsa Angelini (vidéo)](https://www.telecom-paris.fr/wp-content-EvDsK19/uploads/2024/02/Ideas-IA-imagerie-medicale-1-video.jpg)
« Nous travaillons avec des données très différentes (IRM, scanner, radio, échographie, imagerie optique). Il faut aussi avoir accès à des métadonnées (âge, sexe, IMC du patient) ainsi que, de plus en plus, aux diagnostics cliniques. »
![[Télécom Paris Ideas] IA imagerie médicale #2 Pietro Gori (vidéo)](https://www.telecom-paris.fr/wp-content-EvDsK19/uploads/2024/02/Ideas-IA-imagerie-medicale-2-video.jpg)
« En imagerie médicale, nous avons un problème de manque de données. À Télécom Paris, nous développons des algorithmes nécessitant peu de données et surtout peu de ressources de calcul. »
