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Intelligence artificielle : quel avenir en anatomie pathologique ?

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Resume Les techniques d’intelligence artificielle et en particulier les reseaux de neurones profonds (Deep Learning) sont en pleine emergence dans le domaine biomedical. Les reseaux de neurones s’inspirent du modele biologique, ils sont interconnectes entre eux et suivent des modeles mathematiques. Lors de l’utilisation des reseaux de neurones artificiels, deux phases sont necessaires : une phase d’apprentissage et une phase d’exploitation. Les deux principales applications sont la classification et la regression. Des outils informatiques comme les processeurs graphiques accelerateurs de calcul ou des bibliotheques de developpement specifiques ont donne un nouveau souffle a ces techniques. Leur champ d’application est vaste et permet la gestion de donnees de masse (Big data) en genomique et biologie moleculaire ainsi que l’analyse automatisee de lames histologiques grâce aux techniques de numerisation realisees a l’aide de scanners de lames de type Whole Slide Image. Le Whole Slide Image scanner peut acquerir et stocker des lames de microscopie sous forme d’image numeriques. Cette numerisation associee aux algorithmes de deep learning permet une reconnaissance automatique des lesions grâce a l’identification de regions d’interet, validees au prealable par le pathologiste. Ces techniques d’aide assistee par ordinateur sont testees en particulier en pathologie mammaire et dermatologique. Elles permettront, associees aux donnees cliniques, radiologiques et de biologie moleculaire, une vision plus globale et performante, et realiseront une aide au diagnostic en pathologie.