Les promesses de l’IA en santé: Radio-Canada porte un regard sur les travaux d'Arnaud Droit et Flavie Lavoie-Cardinal
Les médecins comptent sur les algorithmes pour perfectionner leurs diagnostics. Si des outils sont déjà bien ancrés dans leur pratique, d’autres innovations sont attendues dans les prochaines années. Sur Radio-Canada, regard sur quatre initiatives de recherche, dont deux portées par Arnaud Droit et Flavie Lavoie-Cardinal, professeurs à la Faculté de médecine de l’Université Laval.
Observer des galaxies de neurones
Toujours plus petit, toujours plus précis : l’alliance entre les algorithmes et l’imagerie numérique promet bien d’autres innovations.
La chercheuse en neurophotonique Flavie Lavoie-Cardinal a par exemple bon espoir de percer les secrets de maladies du cerveau grâce à son imposant microscope à super-résolution.
Cet outil intègre des éléments du télescope spatial, comme Hubble. Il lui permet d’observer dans les moindres détails les synapses, soit la zone de communication entre les neurones. Et, fait étonnant, les images numériques des réseaux de neurones évoquent celles d’une galaxie.
Les techniques d’analyse d’images développées en astrophysique sont spécialisées pour détecter de toutes petites structures difficiles à voir, ce qui est le cas des synapses
, explique la chercheuse, dans son laboratoire du Centre de recherche CERVO à Québec.
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Jumeau numérique
L’imagerie médicale mobilise la plupart des efforts pour concevoir des algorithmes comme assistants à l’aide au diagnostic, mais elle n’est pas la seule voie en cours d’exploration.
Basée à Québec, Biotwin est, par exemple, l’une des rares entreprises du monde à développer le concept de jumeau numérique, affirme son président-fondateur, Louis-Philippe Noël.
Pour perfectionner son prototype de jumeau numérique, Louis-Philippe Noël collabore, entre autres, avec le chercheur Arnaud Droit, professeur de bio-informatique à l’Université Laval. Lui aussi est un maniaque des algorithmes. Il alimente le modèle de Biotwin avec des données de protéomique (protéines).
Plus on a d’informations, plus on va être précis dans nos modèles de prédiction, explique-t-il. On travaille aussi avec des médecins spécialistes qui sont très intéressés par nos informations. L’intelligence artificielle va leur apporter beaucoup de facilité pour analyser toutes ces données et améliorer leur évaluation des patients.
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