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Titre :
Nenuphar - Prédire par l'image
Légende - Résumé :
Présentation du logiciel Nénuphar, un outil de prédiction de l'évolution du volume et de la forme d'une tumeur.
Nénuphar permet une modélisation mathématique pour l'oncologie en évaluant l'agressivité d'une tumeur ou sa réponse à un traitement.
Intervenants, par ordre d'apparition :
Jean Pallussière, radiologue à l'institut Bergonié, Bordeaux
Thierry Colin, professeur à l'Institut Polytechnique de Bordeaux
Olivier Saul, responsable de l'équipe de recherche MONC,
François Cornelis, Radiologue, CHU Bordeaux
Nom de fichier :
Inria-1007_nenuphar-fr.mp4
Titre :
Nenuphar - Prédire par l'image
Année :
2016
Durée (min) :
00:08:33
Publications :
https://videotheque.inria.fr/videotheque/doc/1007
Autres versions :
Master VF : 1007
Master VEN :
Autre : Lien externe :
Lien Equipe-projet :
Lien Centre de Recherche :
Mots clés :
N° master :
1007
Durée :
08 min 33 sec
IsyTag :
courbe - d' - développer - équipe - essayer - évolution - examen - idée - imagerie - information - logiciel - médecin - médecine - modèle - MONC - patient - permettre - prédiction - réponse - savoir - traitement - tumeur - tumoral
Transcription automatiqu :
dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme existe à ce jour différentes modalités d'imagerie sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons x et les irm obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possible fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement si le traitement est efficace la maladie évolue quand même malgré le traitement s'y il a des complications ces données sont en partie du domaine de l'imagerie avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins un chimiothérapique est donné impatient pour une tumeur aux extensions tumorales avec des métastases essayer de regarder en imagerie si la tumeur diminue les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur des oeufs la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique n'y aura pas forcément le diminution taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le train c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'irm qui peut donner des anciennes temps à c'est euh ces modifications c'est à dire qu'entre le moment où est démarré le et au moment où on va d'évaluer l'efficacité il peut se passer semaines voire plusieurs mois dans la réponse donnée par l'imagerie si vous essayez de raccourcir ce délai là c'est dans ce sens là que prédictions ou des analyses un petit peu différent de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour intéressant pour essayer de raccourcir l'analyse un petit peu mieux le temps de réponse tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche une riaa hmong basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme existe à ce jour différentes modalités d'imagerie sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons x et les irm obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possible fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement si le traitement est efficace la maladie évolue quand même malgré le traitement s'y il a des complications ces données sont en partie du domaine de l'imagerie avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins un chimiothérapique est donné impatient pour une tumeur aux extensions tumorales avec des métastases essayer de regarder en imagerie si la tumeur diminue les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur des oeufs la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique n'y aura pas forcément le diminution taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le train c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'irm qui peut donner des anciennes temps à c'est euh ces modifications c'est à dire qu'entre le moment où est démarré le et au moment où on va d'évaluer l'efficacité il peut se passer semaines voire plusieurs mois dans la réponse donnée par l'imagerie si vous essayez de raccourcir ce délai là c'est dans ce sens là que prédictions ou des analyses un petit peu différent de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour intéressant pour essayer de raccourcir l'analyse un petit peu mieux le temps de réponse tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche une riaa hmong basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons x et les irm obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possible fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement si le traitement est efficace la maladie évolue quand même malgré le traitement s'y il a des complications ces données sont en partie du domaine de l'imagerie avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins un chimiothérapique est donné impatient pour une tumeur aux extensions tumorales avec des métastases essayer de regarder en imagerie si la tumeur diminue les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur des oeufs la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique n'y aura pas forcément le diminution taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le train c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'irm qui peut donner des anciennes temps à c'est euh ces modifications c'est à dire qu'entre le moment où est démarré le et au moment où on va d'évaluer l'efficacité il peut se passer semaines voire plusieurs mois dans la réponse donnée par l'imagerie si vous essayez de raccourcir ce délai là c'est dans ce sens là que prédictions ou des analyses un petit peu différent de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour intéressant pour essayer de raccourcir l'analyse un petit peu mieux le temps de réponse tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche une riaa hmong basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement si le traitement est efficace la maladie évolue quand même malgré le traitement s'y il a des complications ces données sont en partie du domaine de l'imagerie avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins un chimiothérapique est donné impatient pour une tumeur aux extensions tumorales avec des métastases essayer de regarder en imagerie si la tumeur diminue les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur des oeufs la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique n'y aura pas forcément le diminution taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le train c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'irm qui peut donner des anciennes temps à c'est euh ces modifications c'est à dire qu'entre le moment où est démarré le et au moment où on va d'évaluer l'efficacité il peut se passer semaines voire plusieurs mois dans la réponse donnée par l'imagerie si vous essayez de raccourcir ce délai là c'est dans ce sens là que prédictions ou des analyses un petit peu différent de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour intéressant pour essayer de raccourcir l'analyse un petit peu mieux le temps de réponse tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche une riaa hmong basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement si le traitement est efficace la maladie évolue quand même malgré le traitement s'y il a des complications ces données sont en partie du domaine de l'imagerie avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins un chimiothérapique est donné impatient pour une tumeur aux extensions tumorales avec des métastases essayer de regarder en imagerie si la tumeur diminue les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur des oeufs la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique n'y aura pas forcément le diminution taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le train c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'irm qui peut donner des anciennes temps à c'est euh ces modifications c'est à dire qu'entre le moment où est démarré le et au moment où on va d'évaluer l'efficacité il peut se passer semaines voire plusieurs mois dans la réponse donnée par l'imagerie si vous essayez de raccourcir ce délai là c'est dans ce sens là que prédictions ou des analyses un petit peu différent de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour intéressant pour essayer de raccourcir l'analyse un petit peu mieux le temps de réponse tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche une riaa hmong basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications ces données sont en partie du domaine de l'imagerie avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins un chimiothérapique est donné impatient pour une tumeur aux extensions tumorales avec des métastases essayer de regarder en imagerie si la tumeur diminue les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur des oeufs la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique n'y aura pas forcément le diminution taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le train c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'irm qui peut donner des anciennes temps à c'est euh ces modifications c'est à dire qu'entre le moment où est démarré le et au moment où on va d'évaluer l'efficacité il peut se passer semaines voire plusieurs mois dans la réponse donnée par l'imagerie si vous essayez de raccourcir ce délai là c'est dans ce sens là que prédictions ou des analyses un petit peu différent de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour intéressant pour essayer de raccourcir l'analyse un petit peu mieux le temps de réponse tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche une riaa hmong basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins un chimiothérapique est donné impatient pour une tumeur aux extensions tumorales avec des métastases essayer de regarder en imagerie si la tumeur diminue les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur des oeufs la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique n'y aura pas forcément le diminution taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le train c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'irm qui peut donner des anciennes temps à c'est euh ces modifications c'est à dire qu'entre le moment où est démarré le et au moment où on va d'évaluer l'efficacité il peut se passer semaines voire plusieurs mois dans la réponse donnée par l'imagerie si vous essayez de raccourcir ce délai là c'est dans ce sens là que prédictions ou des analyses un petit peu différent de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour intéressant pour essayer de raccourcir l'analyse un petit peu mieux le temps de réponse tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche une riaa hmong basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins un chimiothérapique est donné impatient pour une tumeur aux extensions tumorales avec des métastases essayer de regarder en imagerie si la tumeur diminue les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur des oeufs la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique n'y aura pas forcément le diminution taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le train c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'irm qui peut donner des anciennes temps à c'est euh ces modifications c'est à dire qu'entre le moment où est démarré le et au moment où on va d'évaluer l'efficacité il peut se passer semaines voire plusieurs mois dans la réponse donnée par l'imagerie si vous essayez de raccourcir ce délai là c'est dans ce sens là que prédictions ou des analyses un petit peu différent de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour intéressant pour essayer de raccourcir l'analyse un petit peu mieux le temps de réponse tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche une riaa hmong basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur des oeufs la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique n'y aura pas forcément le diminution taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le train c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'irm qui peut donner des anciennes temps à c'est euh ces modifications c'est à dire qu'entre le moment où est démarré le et au moment où on va d'évaluer l'efficacité il peut se passer semaines voire plusieurs mois dans la réponse donnée par l'imagerie si vous essayez de raccourcir ce délai là c'est dans ce sens là que prédictions ou des analyses un petit peu différent de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour intéressant pour essayer de raccourcir l'analyse un petit peu mieux le temps de réponse tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche une riaa hmong basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur des la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique n'y aura pas forcément le diminution taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le train c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'irm qui peut donner des anciennes temps à c'est euh ces modifications c'est à dire qu'entre le moment où est démarré le et au moment où on va d'évaluer l'efficacité il peut se passer semaines voire plusieurs mois dans la réponse donnée par l'imagerie si vous essayez de raccourcir ce délai là c'est dans ce sens là que prédictions ou des analyses un petit peu différent de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour intéressant pour essayer de raccourcir l'analyse un petit peu mieux le temps de réponse tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche une riaa hmong basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique n'y aura pas forcément le diminution taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le train c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'irm qui peut donner des anciennes temps à c'est euh ces modifications c'est à dire qu'entre le moment où est démarré le et au moment où on va d'évaluer l'efficacité il peut se passer semaines voire plusieurs mois dans la réponse donnée par l'imagerie si vous essayez de raccourcir ce délai là c'est dans ce sens là que prédictions ou des analyses un petit peu différent de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour intéressant pour essayer de raccourcir l'analyse un petit peu mieux le temps de réponse tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche une riaa hmong basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'irm qui peut donner des anciennes temps à c'est euh ces modifications c'est à dire qu'entre le moment où est démarré le et au moment où on va d'évaluer l'efficacité il peut se passer semaines voire plusieurs mois dans la réponse donnée par l'imagerie si vous essayez de raccourcir ce délai là c'est dans ce sens là que prédictions ou des analyses un petit peu différent de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour intéressant pour essayer de raccourcir l'analyse un petit peu mieux le temps de réponse tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche une riaa hmong basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des anciennes temps à c'est euh ces modifications c'est à dire qu'entre le moment où est démarré le et au moment où on va d'évaluer l'efficacité il peut se passer semaines voire plusieurs mois dans la réponse donnée par l'imagerie si vous essayez de raccourcir ce délai là c'est dans ce sens là que prédictions ou des analyses un petit peu différent de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour intéressant pour essayer de raccourcir l'analyse un petit peu mieux le temps de réponse tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche une riaa hmong basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements temps à c'est euh ces modifications c'est à dire qu'entre le moment où est démarré le et au moment où on va d'évaluer l'efficacité il peut se passer semaines voire plusieurs mois dans la réponse donnée par l'imagerie si vous essayez de raccourcir ce délai là c'est dans ce sens là que prédictions ou des analyses un petit peu différent de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour intéressant pour essayer de raccourcir l'analyse un petit peu mieux le temps de réponse tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche une riaa hmong basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser c'est euh ces modifications c'est à dire qu'entre le moment où est démarré le et au moment où on va d'évaluer l'efficacité il peut se passer semaines voire plusieurs mois dans la réponse donnée par l'imagerie si vous essayez de raccourcir ce délai là c'est dans ce sens là que prédictions ou des analyses un petit peu différent de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour intéressant pour essayer de raccourcir l'analyse un petit peu mieux le temps de réponse tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche une riaa hmong basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et au moment où on va d'évaluer l'efficacité il peut se passer semaines voire plusieurs mois dans la réponse donnée par l'imagerie si vous essayez de raccourcir ce délai là c'est dans ce sens là que prédictions ou des analyses un petit peu différent de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour intéressant pour essayer de raccourcir l'analyse un petit peu mieux le temps de réponse tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche une riaa hmong basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer semaines voire plusieurs mois dans la réponse donnée par l'imagerie si vous essayez de raccourcir ce délai là c'est dans ce sens là que prédictions ou des analyses un petit peu différent de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour intéressant pour essayer de raccourcir l'analyse un petit peu mieux le temps de réponse tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche une riaa hmong basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que prédictions ou des analyses un petit peu différent de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour intéressant pour essayer de raccourcir l'analyse un petit peu mieux le temps de réponse tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche une riaa hmong basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour intéressant pour essayer de raccourcir l'analyse un petit peu mieux le temps de réponse tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche une riaa hmong basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche une riaa hmong basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale fil en aiguille l'équipe hmong a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale De fil en aiguille l'équipe MONC a également essayé de modéliser la réponse au traitement en parallèle thierry collin et son équipe se sont associés avec le chu de bordeaux et l'institut bergougnoux pour faire avancer leur projet le début nos discussions avec jan il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale De fil en aiguille l'équipe MONC a également essayé de modéliser la réponse au traitement En parallèle Thierry Collin et son équipe se sont associés avec le CHU de Bordeaux et l'Institut Bergonié pour faire avancer leur projet Dès le début nos discussions avec Jean il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en clinique mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation un petit est décidé enfin il s'est dessiné une évolution euh qui nous a laissé penser oui allait falloir fournir un logiciel oui qui fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale De fil en aiguille l'équipe MONC a également essayé de modéliser la réponse au traitement En parallèle Thierry Collin et son équipe se sont associés avec le CHU de Bordeaux et l'Institut Bergonié pour faire avancer leur projet Dès le début nos discussions avec Jean il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en clinique mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation Petit à petit ça s'est décidé enfin il s'est dessiné une évolution qui nous a laissé penser oui il allait falloir fournir un logiciel oui qu'il fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas uniquement au moment d'être distribué est le monde médical il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale De fil en aiguille l'équipe MONC a également essayé de modéliser la réponse au traitement En parallèle Thierry Collin et son équipe se sont associés avec le CHU de Bordeaux et l'Institut Bergonié pour faire avancer leur projet Dès le début nos discussions avec Jean il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en clinique mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation Petit à petit ça s'est décidé enfin il s'est dessiné une évolution qui nous a laissé penser oui il allait falloir fournir un logiciel oui qu'il fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas uniquement au moment d'être distribué dans le monde médical où il y a des temps de respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale De fil en aiguille l'équipe MONC a également essayé de modéliser la réponse au traitement En parallèle Thierry Collin et son équipe se sont associés avec le CHU de Bordeaux et l'Institut Bergonié pour faire avancer leur projet Dès le début nos discussions avec Jean il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en clinique mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation Petit à petit ça s'est décidé enfin il s'est dessiné une évolution qui nous a laissé penser oui il allait falloir fournir un logiciel oui qu'il fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas uniquement au moment d'être distribué dans le monde médical où il y a des temps respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale De fil en aiguille l'équipe MONC a également essayé de modéliser la réponse au traitement En parallèle Thierry Collin et son équipe se sont associés avec le CHU de Bordeaux et l'Institut Bergonié pour faire avancer leur projet Dès le début nos discussions avec Jean il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en clinique mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation Petit à petit ça s'est décidé enfin il s'est dessiné une évolution qui nous a laissé penser oui il allait falloir fournir un logiciel oui qu'il fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas uniquement au moment d'être distribué dans le monde médical où il y a des temps à respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut arriver à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace donc on savait poser ce défi là au niveau de la médecine donc on y allant ont plusieurs étapes en se disant cette capacité productive existe déjà dans l'ingénierie numérique euh en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine la première étape va consister à essayer de reproduire la réalité que je prends un patient donner son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale De fil en aiguille l'équipe MONC a également essayé de modéliser la réponse au traitement En parallèle Thierry Collin et son équipe se sont associés avec le CHU de Bordeaux et l'Institut Bergonié pour faire avancer leur projet Dès le début nos discussions avec Jean il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en clinique mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation Petit à petit ça s'est décidé enfin il s'est dessiné une évolution qui nous a laissé penser oui il allait falloir fournir un logiciel oui qu'il fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas uniquement au moment d'être distribué dans le monde médical où il y a des temps à respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut arriver à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace Donc on savait poser ce défi-là au niveau de la médecine donc en y allant en plusieurs étapes en se disant toute cette capacité prédictive qui existe déjà dans l'ingénierie numérique en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine La première étape va consister à essayer de reproduire la réalité Donc je prends un patient donné son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle la deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale De fil en aiguille l'équipe MONC a également essayé de modéliser la réponse au traitement En parallèle Thierry Collin et son équipe se sont associés avec le CHU de Bordeaux et l'Institut Bergonié pour faire avancer leur projet Dès le début nos discussions avec Jean il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en clinique mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation Petit à petit ça s'est décidé enfin il s'est dessiné une évolution qui nous a laissé penser oui il allait falloir fournir un logiciel oui qu'il fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas uniquement au moment d'être distribué dans le monde médical où il y a des temps à respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut arriver à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace Donc on savait poser ce défi-là au niveau de la médecine donc en y allant en plusieurs étapes en se disant toute cette capacité prédictive qui existe déjà dans l'ingénierie numérique en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine La première étape va consister à essayer de reproduire la réalité Donc je prends un patient donné son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle La deuxième étape consisté à dire ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité donc c'est une espèce de fouille de données actives intelligentes laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de la formation l'étape ultérieure qui est celle vers quel temps buffard c'est d'aller on cran plus loin c'est de dire voilà je suis faire ça je suis reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle a condition que je commence à avoir suffisamment d'informations euh sur le sujet c'est à dire met faire de la médecine prédit steve à arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale De fil en aiguille l'équipe MONC a également essayé de modéliser la réponse au traitement En parallèle Thierry Collin et son équipe se sont associés avec le CHU de Bordeaux et l'Institut Bergonié pour faire avancer leur projet Dès le début nos discussions avec Jean il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en clinique mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation Petit à petit ça s'est décidé enfin il s'est dessiné une évolution qui nous a laissé penser oui il allait falloir fournir un logiciel oui qu'il fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas uniquement au moment d'être distribué dans le monde médical où il y a des temps à respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut arriver à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace Donc on savait poser ce défi-là au niveau de la médecine donc en y allant en plusieurs étapes en se disant toute cette capacité prédictive qui existe déjà dans l'ingénierie numérique en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine La première étape va consister à essayer de reproduire la réalité Donc je prends un patient donné son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle La deuxième étape consistait à dire est-ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité Donc c'est une espèce de fouille de données active intelligente dans laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de l'information L'étape ultérieure qui est celle vers laquelle tend Nenuphar c'est d'aller un cran plus loin c'est de dire voilà j'ai su faire ça j'ai su reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant Maintenant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle à condition que je commence à avoir suffisamment d'informations sur le sujet c'est-à-dire faire de la médecine prédictive arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement nénuphars cet peintre médecin exploitant mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale De fil en aiguille l'équipe MONC a également essayé de modéliser la réponse au traitement En parallèle Thierry Collin et son équipe se sont associés avec le CHU de Bordeaux et l'Institut Bergonié pour faire avancer leur projet Dès le début nos discussions avec Jean il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en clinique mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation Petit à petit ça s'est décidé enfin il s'est dessiné une évolution qui nous a laissé penser oui il allait falloir fournir un logiciel oui qu'il fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas uniquement au moment d'être distribué dans le monde médical où il y a des temps à respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut arriver à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace Donc on savait poser ce défi-là au niveau de la médecine donc en y allant en plusieurs étapes en se disant toute cette capacité prédictive qui existe déjà dans l'ingénierie numérique en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine La première étape va consister à essayer de reproduire la réalité Donc je prends un patient donné son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle La deuxième étape consistait à dire est-ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité Donc c'est une espèce de fouille de données active intelligente dans laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de l'information L'étape ultérieure qui est celle vers laquelle tend Nenuphar c'est d'aller un cran plus loin c'est de dire voilà j'ai su faire ça j'ai su reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant Maintenant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle à condition que je commence à avoir suffisamment d'informations sur le sujet c'est-à-dire faire de la médecine prédictive arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement L'idée de Nénuphar c'est de permettre au médecin d'exploiter au mieux l'information qui est de l'imagerie médicale que la spécificité des logiciels c'est qu'on se lasse pas un livre blanc sur le crétin raciste qui a une mesure de diamètre mais surtout que l'information spatiale quelconque dans l'imagerie médicale donc on va utiliser cette forme cette position de la lésion dans le par le corps du patient faire nos prédictions et on va réinjecter vos prédictions sur le sur l'examen du patient pour permettre aux médecins visuels exactement comment la région à se grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale De fil en aiguille l'équipe MONC a également essayé de modéliser la réponse au traitement En parallèle Thierry Collin et son équipe se sont associés avec le CHU de Bordeaux et l'Institut Bergonié pour faire avancer leur projet Dès le début nos discussions avec Jean il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en clinique mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation Petit à petit ça s'est décidé enfin il s'est dessiné une évolution qui nous a laissé penser oui il allait falloir fournir un logiciel oui qu'il fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas uniquement au moment d'être distribué dans le monde médical où il y a des temps à respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut arriver à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace Donc on savait poser ce défi-là au niveau de la médecine donc en y allant en plusieurs étapes en se disant toute cette capacité prédictive qui existe déjà dans l'ingénierie numérique en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine La première étape va consister à essayer de reproduire la réalité Donc je prends un patient donné son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle La deuxième étape consistait à dire est-ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité Donc c'est une espèce de fouille de données active intelligente dans laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de l'information L'étape ultérieure qui est celle vers laquelle tend Nenuphar c'est d'aller un cran plus loin c'est de dire voilà j'ai su faire ça j'ai su reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant Maintenant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle à condition que je commence à avoir suffisamment d'informations sur le sujet c'est-à-dire faire de la médecine prédictive arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement L'idée de Nénuphar c'est de permettre au médecin d'exploiter au mieux l'information qui est de l'imagerie médicale La spécificité du logiciel c'est qu'on ne se base pas uniquement sur le critère qui est une mesure de diamètre mais sur toute l'information spatiale qui est contenue dans l'imagerie médicale Donc on va utiliser cette forme et cette position de la lésion dans le corps du patient pour faire nos prédictions et on va réinjecter nos prédictions sur l'examen du patient pour permettre aux médecins de visualiser exactement spatialement comment la lésion va se développer grâce à ce logiciel le médecin va contourner d'un lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction a nos moyens calcul de et cette tradition va nous donner ma position la taille de la tumeur à une qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification les des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale De fil en aiguille l'équipe MONC a également essayé de modéliser la réponse au traitement En parallèle Thierry Collin et son équipe se sont associés avec le CHU de Bordeaux et l'Institut Bergonié pour faire avancer leur projet Dès le début nos discussions avec Jean il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en clinique mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation Petit à petit ça s'est décidé enfin il s'est dessiné une évolution qui nous a laissé penser oui il allait falloir fournir un logiciel oui qu'il fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas uniquement au moment d'être distribué dans le monde médical où il y a des temps à respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut arriver à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace Donc on savait poser ce défi-là au niveau de la médecine donc en y allant en plusieurs étapes en se disant toute cette capacité prédictive qui existe déjà dans l'ingénierie numérique en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine La première étape va consister à essayer de reproduire la réalité Donc je prends un patient donné son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle La deuxième étape consistait à dire est-ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité Donc c'est une espèce de fouille de données active intelligente dans laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de l'information L'étape ultérieure qui est celle vers laquelle tend Nenuphar c'est d'aller un cran plus loin c'est de dire voilà j'ai su faire ça j'ai su reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant Maintenant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle à condition que je commence à avoir suffisamment d'informations sur le sujet c'est-à-dire faire de la médecine prédictive arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement L'idée de Nénuphar c'est de permettre au médecin d'exploiter au mieux l'information qui est de l'imagerie médicale La spécificité du logiciel c'est qu'on ne se base pas uniquement sur le critère qui est une mesure de diamètre mais sur toute l'information spatiale qui est contenue dans l'imagerie médicale Donc on va utiliser cette forme et cette position de la lésion dans le corps du patient pour faire nos prédictions et on va réinjecter nos prédictions sur l'examen du patient pour permettre aux médecins de visualiser exactement spatialement comment la lésion va se développer grâce à ce logiciel le médecin va contourer la lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction grâce à nos noyaux de calcul et cette prédiction va nous donner ma position la taille de la tumeur à une date qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification des comme la l'ablation radio fréquence ou euh le choix de la date du prochain examen de contrôle donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin pour les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourné par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à 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technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale De fil en aiguille l'équipe MONC a également essayé de modéliser la réponse au traitement En parallèle Thierry Collin et son équipe se sont associés avec le CHU de Bordeaux et l'Institut Bergonié pour faire avancer leur projet Dès le début nos discussions avec Jean il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en clinique mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation Petit à petit ça s'est décidé enfin il s'est dessiné une évolution qui nous a laissé penser oui il allait falloir fournir un logiciel oui qu'il fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas uniquement au moment d'être distribué dans le monde médical où il y a des temps à respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut arriver à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace Donc on savait poser ce défi-là au niveau de la médecine donc en y allant en plusieurs étapes en se disant toute cette capacité prédictive qui existe déjà dans l'ingénierie numérique en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine La première étape va consister à essayer de reproduire la réalité Donc je prends un patient donné son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle La deuxième étape consistait à dire est-ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité Donc c'est une espèce de fouille de données active intelligente dans laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de l'information L'étape ultérieure qui est celle vers laquelle tend Nenuphar c'est d'aller un cran plus loin c'est de dire voilà j'ai su faire ça j'ai su reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant Maintenant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle à condition que je commence à avoir suffisamment d'informations sur le sujet c'est-à-dire faire de la médecine prédictive arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement L'idée de Nénuphar c'est de permettre au médecin d'exploiter au mieux l'information qui est de l'imagerie médicale La spécificité du logiciel c'est qu'on ne se base pas uniquement sur le critère qui est une mesure de diamètre mais sur toute l'information spatiale qui est contenue dans l'imagerie médicale Donc on va utiliser cette forme et cette position de la lésion dans le corps du patient pour faire nos prédictions et on va réinjecter nos prédictions sur l'examen du patient pour permettre aux médecins de visualiser exactement spatialement comment la lésion va se développer grâce à ce logiciel le médecin va contourer la lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction grâce à nos noyaux de calcul et cette prédiction va nous donner ma position la taille de la tumeur à une date qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification des opérations comme l'ablation radio fréquence ou le choix de la date du prochain examen de contrôle Il donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin Les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourés par le médecin carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui fait par le logiciel que la rouge c'est la courbe du volume au fil du temps les deux courbes bleues c'est des groupes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle non plus chez de courson éloignée la prédiction est incertaine donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale De fil en aiguille l'équipe MONC a également essayé de modéliser la réponse au traitement En parallèle Thierry Collin et son équipe se sont associés avec le CHU de Bordeaux et l'Institut Bergonié pour faire avancer leur projet Dès le début nos discussions avec Jean il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en clinique mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation Petit à petit ça s'est décidé enfin il s'est dessiné une évolution qui nous a laissé penser oui il allait falloir fournir un logiciel oui qu'il fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas uniquement au moment d'être distribué dans le monde médical où il y a des temps à respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut arriver à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace Donc on savait poser ce défi-là au niveau de la médecine donc en y allant en plusieurs étapes en se disant toute cette capacité prédictive qui existe déjà dans l'ingénierie numérique en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine La première étape va consister à essayer de reproduire la réalité Donc je prends un patient donné son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle La deuxième étape consistait à dire est-ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité Donc c'est une espèce de fouille de données active intelligente dans laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de l'information L'étape ultérieure qui est celle vers laquelle tend Nenuphar c'est d'aller un cran plus loin c'est de dire voilà j'ai su faire ça j'ai su reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant Maintenant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle à condition que je commence à avoir suffisamment d'informations sur le sujet c'est-à-dire faire de la médecine prédictive arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement L'idée de Nénuphar c'est de permettre au médecin d'exploiter au mieux l'information qui est de l'imagerie médicale La spécificité du logiciel c'est qu'on ne se base pas uniquement sur le critère qui est une mesure de diamètre mais sur toute l'information spatiale qui est contenue dans l'imagerie médicale Donc on va utiliser cette forme et cette position de la lésion dans le corps du patient pour faire nos prédictions et on va réinjecter nos prédictions sur l'examen du patient pour permettre aux médecins de visualiser exactement spatialement comment la lésion va se développer grâce à ce logiciel le médecin va contourer la lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction grâce à nos noyaux de calcul et cette prédiction va nous donner ma position la taille de la tumeur à une date qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification des opérations comme l'ablation radio fréquence ou le choix de la date du prochain examen de contrôle Il donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin Les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourés par le médecin Le carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui est faite par le logiciel La courbe rouge c'est la courbe du volume au fil du temps et les deux courbes bleues c'est les courbes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle Donc plus ces deux courbes sont éloignées plus la prédiction est incertaine Donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction dans un certain sens ce logiciel peut être utilisé à tout moment peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale De fil en aiguille l'équipe MONC a également essayé de modéliser la réponse au traitement En parallèle Thierry Collin et son équipe se sont associés avec le CHU de Bordeaux et l'Institut Bergonié pour faire avancer leur projet Dès le début nos discussions avec Jean il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en clinique mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation Petit à petit ça s'est décidé enfin il s'est dessiné une évolution qui nous a laissé penser oui il allait falloir fournir un logiciel oui qu'il fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas uniquement au moment d'être distribué dans le monde médical où il y a des temps à respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut arriver à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace Donc on savait poser ce défi-là au niveau de la médecine donc en y allant en plusieurs étapes en se disant toute cette capacité prédictive qui existe déjà dans l'ingénierie numérique en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine La première étape va consister à essayer de reproduire la réalité Donc je prends un patient donné son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle La deuxième étape consistait à dire est-ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité Donc c'est une espèce de fouille de données active intelligente dans laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de l'information L'étape ultérieure qui est celle vers laquelle tend Nenuphar c'est d'aller un cran plus loin c'est de dire voilà j'ai su faire ça j'ai su reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant Maintenant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle à condition que je commence à avoir suffisamment d'informations sur le sujet c'est-à-dire faire de la médecine prédictive arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement L'idée de Nénuphar c'est de permettre au médecin d'exploiter au mieux l'information qui est de l'imagerie médicale La spécificité du logiciel c'est qu'on ne se base pas uniquement sur le critère qui est une mesure de diamètre mais sur toute l'information spatiale qui est contenue dans l'imagerie médicale Donc on va utiliser cette forme et cette position de la lésion dans le corps du patient pour faire nos prédictions et on va réinjecter nos prédictions sur l'examen du patient pour permettre aux médecins de visualiser exactement spatialement comment la lésion va se développer grâce à ce logiciel le médecin va contourer la lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction grâce à nos noyaux de calcul et cette prédiction va nous donner ma position la taille de la tumeur à une date qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification des opérations comme l'ablation radio fréquence ou le choix de la date du prochain examen de contrôle Il donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin Les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourés par le médecin Le carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui est faite par le logiciel La courbe rouge c'est la courbe du volume au fil du temps et les deux courbes bleues c'est les courbes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle Donc plus ces deux courbes sont éloignées plus la prédiction est incertaine Donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction dans un certain sens Ce logiciel peut être utilisé à tout moment il peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale De fil en aiguille l'équipe MONC a également essayé de modéliser la réponse au traitement En parallèle Thierry Collin et son équipe se sont associés avec le CHU de Bordeaux et l'Institut Bergonié pour faire avancer leur projet Dès le début nos discussions avec Jean il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en clinique mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation Petit à petit ça s'est décidé enfin il s'est dessiné une évolution qui nous a laissé penser oui il allait falloir fournir un logiciel oui qu'il fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas uniquement au moment d'être distribué dans le monde médical où il y a des temps à respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut arriver à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace Donc on savait poser ce défi-là au niveau de la médecine donc en y allant en plusieurs étapes en se disant toute cette capacité prédictive qui existe déjà dans l'ingénierie numérique en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine La première étape va consister à essayer de reproduire la réalité Donc je prends un patient donné son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle La deuxième étape consistait à dire est-ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité Donc c'est une espèce de fouille de données active intelligente dans laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de l'information L'étape ultérieure qui est celle vers laquelle tend Nenuphar c'est d'aller un cran plus loin c'est de dire voilà j'ai su faire ça j'ai su reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant Maintenant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle à condition que je commence à avoir suffisamment d'informations sur le sujet c'est-à-dire faire de la médecine prédictive arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement L'idée de Nénuphar c'est de permettre au médecin d'exploiter au mieux l'information qui est de l'imagerie médicale La spécificité du logiciel c'est qu'on ne se base pas uniquement sur le critère qui est une mesure de diamètre mais sur toute l'information spatiale qui est contenue dans l'imagerie médicale Donc on va utiliser cette forme et cette position de la lésion dans le corps du patient pour faire nos prédictions et on va réinjecter nos prédictions sur l'examen du patient pour permettre aux médecins de visualiser exactement spatialement comment la lésion va se développer grâce à ce logiciel le médecin va contourer la lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction grâce à nos noyaux de calcul et cette prédiction va nous donner ma position la taille de la tumeur à une date qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification des opérations comme l'ablation radio fréquence ou le choix de la date du prochain examen de contrôle Il donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin Les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourés par le médecin Le carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui est faite par le logiciel La courbe rouge c'est la courbe du volume au fil du temps et les deux courbes bleues c'est les courbes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle Donc plus ces deux courbes sont éloignées plus la prédiction est incertaine Donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction dans un certain sens Ce logiciel peut être utilisé à tout moment il peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement Il suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens euh finalement l'application sur logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale De fil en aiguille l'équipe MONC a également essayé de modéliser la réponse au traitement En parallèle Thierry Collin et son équipe se sont associés avec le CHU de Bordeaux et l'Institut Bergonié pour faire avancer leur projet Dès le début nos discussions avec Jean il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en clinique mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation Petit à petit ça s'est décidé enfin il s'est dessiné une évolution qui nous a laissé penser oui il allait falloir fournir un logiciel oui qu'il fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas uniquement au moment d'être distribué dans le monde médical où il y a des temps à respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut arriver à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace Donc on savait poser ce défi-là au niveau de la médecine donc en y allant en plusieurs étapes en se disant toute cette capacité prédictive qui existe déjà dans l'ingénierie numérique en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine La première étape va consister à essayer de reproduire la réalité Donc je prends un patient donné son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle La deuxième étape consistait à dire est-ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité Donc c'est une espèce de fouille de données active intelligente dans laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de l'information L'étape ultérieure qui est celle vers laquelle tend Nenuphar c'est d'aller un cran plus loin c'est de dire voilà j'ai su faire ça j'ai su reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant Maintenant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle à condition que je commence à avoir suffisamment d'informations sur le sujet c'est-à-dire faire de la médecine prédictive arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement L'idée de Nénuphar c'est de permettre au médecin d'exploiter au mieux l'information qui est de l'imagerie médicale La spécificité du logiciel c'est qu'on ne se base pas uniquement sur le critère qui est une mesure de diamètre mais sur toute l'information spatiale qui est contenue dans l'imagerie médicale Donc on va utiliser cette forme et cette position de la lésion dans le corps du patient pour faire nos prédictions et on va réinjecter nos prédictions sur l'examen du patient pour permettre aux médecins de visualiser exactement spatialement comment la lésion va se développer grâce à ce logiciel le médecin va contourer la lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction grâce à nos noyaux de calcul et cette prédiction va nous donner ma position la taille de la tumeur à une date qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification des opérations comme l'ablation radio fréquence ou le choix de la date du prochain examen de contrôle Il donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin Les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourés par le médecin Le carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui est faite par le logiciel La courbe rouge c'est la courbe du volume au fil du temps et les deux courbes bleues c'est les courbes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle Donc plus ces deux courbes sont éloignées plus la prédiction est incertaine Donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction dans un certain sens Ce logiciel peut être utilisé à tout moment il peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement Il suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens et finalement l'application de ce logiciel est quasiment immédiate permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale De fil en aiguille l'équipe MONC a également essayé de modéliser la réponse au traitement En parallèle Thierry Collin et son équipe se sont associés avec le CHU de Bordeaux et l'Institut Bergonié pour faire avancer leur projet Dès le début nos discussions avec Jean il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en clinique mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation Petit à petit ça s'est décidé enfin il s'est dessiné une évolution qui nous a laissé penser oui il allait falloir fournir un logiciel oui qu'il fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas uniquement au moment d'être distribué dans le monde médical où il y a des temps à respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut arriver à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace Donc on savait poser ce défi-là au niveau de la médecine donc en y allant en plusieurs étapes en se disant toute cette capacité prédictive qui existe déjà dans l'ingénierie numérique en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine La première étape va consister à essayer de reproduire la réalité Donc je prends un patient donné son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle La deuxième étape consistait à dire est-ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité Donc c'est une espèce de fouille de données active intelligente dans laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de l'information L'étape ultérieure qui est celle vers laquelle tend Nenuphar c'est d'aller un cran plus loin c'est de dire voilà j'ai su faire ça j'ai su reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant Maintenant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle à condition que je commence à avoir suffisamment d'informations sur le sujet c'est-à-dire faire de la médecine prédictive arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement L'idée de Nénuphar c'est de permettre au médecin d'exploiter au mieux l'information qui est de l'imagerie médicale La spécificité du logiciel c'est qu'on ne se base pas uniquement sur le critère qui est une mesure de diamètre mais sur toute l'information spatiale qui est contenue dans l'imagerie médicale Donc on va utiliser cette forme et cette position de la lésion dans le corps du patient pour faire nos prédictions et on va réinjecter nos prédictions sur l'examen du patient pour permettre aux médecins de visualiser exactement spatialement comment la lésion va se développer grâce à ce logiciel le médecin va contourer la lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction grâce à nos noyaux de calcul et cette prédiction va nous donner ma position la taille de la tumeur à une date qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification des opérations comme l'ablation radio fréquence ou le choix de la date du prochain examen de contrôle Il donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin Les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourés par le médecin Le carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui est faite par le logiciel La courbe rouge c'est la courbe du volume au fil du temps et les deux courbes bleues c'est les courbes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle Donc plus ces deux courbes sont éloignées plus la prédiction est incertaine Donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction dans un certain sens Ce logiciel peut être utilisé à tout moment il peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement Il suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens et finalement l'application de ce logiciel est quasiment immédiate rapide et simple permet d'une prise en charge optimale du patient on est en train de travailler sur les applications au niveau du foie avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous sommes euh extrêmement intéressant également avec ce logiciel est finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs euh par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible l'équipe hmong est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux pour cela il existait plusieurs stratégies première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel secondes de créer une start-up pour développer le logiciel à un de finalisation qui permettra sa distribution va avoir constamment a besoin de ressources mens du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien l'avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amené à le à diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale De fil en aiguille l'équipe MONC a également essayé de modéliser la réponse au traitement En parallèle Thierry Collin et son équipe se sont associés avec le CHU de Bordeaux et l'Institut Bergonié pour faire avancer leur projet Dès le début nos discussions avec Jean il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en clinique mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation Petit à petit ça s'est décidé enfin il s'est dessiné une évolution qui nous a laissé penser oui il allait falloir fournir un logiciel oui qu'il fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas uniquement au moment d'être distribué dans le monde médical où il y a des temps à respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut arriver à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace Donc on savait poser ce défi-là au niveau de la médecine donc en y allant en plusieurs étapes en se disant toute cette capacité prédictive qui existe déjà dans l'ingénierie numérique en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine La première étape va consister à essayer de reproduire la réalité Donc je prends un patient donné son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle La deuxième étape consistait à dire est-ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité Donc c'est une espèce de fouille de données active intelligente dans laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de l'information L'étape ultérieure qui est celle vers laquelle tend Nenuphar c'est d'aller un cran plus loin c'est de dire voilà j'ai su faire ça j'ai su reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant Maintenant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle à condition que je commence à avoir suffisamment d'informations sur le sujet c'est-à-dire faire de la médecine prédictive arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement L'idée de Nénuphar c'est de permettre au médecin d'exploiter au mieux l'information qui est de l'imagerie médicale La spécificité du logiciel c'est qu'on ne se base pas uniquement sur le critère qui est une mesure de diamètre mais sur toute l'information spatiale qui est contenue dans l'imagerie médicale Donc on va utiliser cette forme et cette position de la lésion dans le corps du patient pour faire nos prédictions et on va réinjecter nos prédictions sur l'examen du patient pour permettre aux médecins de visualiser exactement spatialement comment la lésion va se développer grâce à ce logiciel le médecin va contourer la lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction grâce à nos noyaux de calcul et cette prédiction va nous donner ma position la taille de la tumeur à une date qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification des opérations comme l'ablation radio fréquence ou le choix de la date du prochain examen de contrôle Il donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin Les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourés par le médecin Le carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui est faite par le logiciel La courbe rouge c'est la courbe du volume au fil du temps et les deux courbes bleues c'est les courbes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle Donc plus ces deux courbes sont éloignées plus la prédiction est incertaine Donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction dans un certain sens Ce logiciel peut être utilisé à tout moment il peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement Il suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens et finalement l'application de ce logiciel est quasiment immédiate rapide et simple qui permet d'une prise en charge optimale du patient On est en train de travailler sur les applications au niveau du foie du rein avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous semble extrêmement intéressant également avec ce logiciel c'est que finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs Et par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients de façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible L'équipe MONC est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux Pour cela il existait plusieurs stratégies La première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel La seconde de créer une start-up pour développer le logiciel à un niveau de finalisation qui permettra sa distribution On va avoir constamment a besoin de ressourcement du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amenée à le diffuser une équipe de techniciens suffisamment performantes pour assurer une finition une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens ça va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur euh un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc nénuphars a vocation à proposer un accompagnement numérique cette évolution est de permettre un développement euh d'une médecine personnalisée avec un sport productif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Dans le domaine du cancer l'imagerie médicale intervient pour le diagnostic de la pathologie tumorale pour guider des biopsies et des prélèvements à faire sur la tumeur et également dans le bilan d'extension pour savoir si la tumeur est limitée à un organe ou si elle est diffuse dans tout l'organisme Il existe à ce jour différentes modalités d'imagerie qui sont mis à disposition des médecins comme les ultrasons les échographies les scanners rayons X et les IRM pour obtenir un bilan d'extension et un diagnostic les plus précis possibles Une fois que la maladie est diagnostiquée et que le bilan d'extension permet de définir la meilleure thérapeutique pour le patient l'imagerie va intervenir dans le suivi du patient pour évaluer la réponse au traitement savoir si le traitement est efficace si la maladie évolue quand même malgré le traitement savoir s'il y a des complications Toutes ces données sont en partie du domaine de l'imagerie Mais avec l'avènement des nouveaux traitements qui apparaissent en cancérologie l'imagerie médicale doit s'adapter aux besoins des médecins Quand on a un chimiothérapie qui est donnée à un patient pour une tumeur ou une extension tumorale avec des métastases on essaye de regarder en imagerie si la tumeur diminue de taille avec les nouvelles thérapeutiques qui sont basées sur la cellule tumorale par rapport à la chimiothérapie classique il n'y aura pas forcément le diminution de taille il mais peut y avoir une modification de la texture de la tumeur et cette modification de la texture il faut l'analyser l'imagerie pour savoir si le traitement est efficace c'est là qu'interviennent différentes modalités d'imagerie comme l'IRM qui peut donner des renseignements On peut mettre du temps à analyser ces modifications c'est-à-dire qu'entre le moment où est démarré le traitement et le moment où on va essayer d'évaluer l'efficacité il peut se passer plusieurs semaines voire plusieurs mois Un but dans la réponse donnée par l'imagerie c'est d'essayer de raccourcir ce délai-là Et c'est dans ce sens-là que des prédictions ou des analyses un petit peu différentes de la réponse par le biais de modélisation de l'évolution tumorale pour être intéressant pour essayer de raccourcir ou d'analyser un petit peu mieux le temps de réponse au traitement En tenant compte de ces besoins une collaboration s'est développée avec l'équipe de recherche Inria MONC basée à Bordeaux c'est en récupérant des images et des données cliniques de patients qu'elle a pu roder son modèle de prédiction de l'évolution tumorale De fil en aiguille l'équipe MONC a également essayé de modéliser la réponse au traitement En parallèle Thierry Collin et son équipe se sont associés avec le CHU de Bordeaux et l'Institut Bergonié pour faire avancer leur projet Dès le début nos discussions avec Jean il y a eu cette idée de vouloir fournir un outil qui pourrait être utilisé en clinique mais on avait cette idée de faire quelque chose qui soit opérationnel et d'aller jusqu'au bout du processus de valorisation Petit à petit ça s'est décidé enfin il s'est dessiné une évolution qui nous a laissé penser oui il allait falloir fournir un logiciel oui qu'il fallait que ce logiciel soit sous une forme suffisamment finalisée pour être testé pas uniquement au moment d'être distribué dans le monde médical où il y a des temps à respecter et puis il y a des gens dont c'est pas le métier donc il faut arriver à fabriquer assez rapidement quelque chose qui soit efficace Donc on savait poser ce défi-là au niveau de la médecine donc en y allant en plusieurs étapes en se disant toute cette capacité prédictive qui existe déjà dans l'ingénierie numérique en règle générale essayer de l'appliquer à la médecine La première étape va consister à essayer de reproduire la réalité Donc je prends un patient donné son évolution de la maladie par différents indicateurs de l'imagerie je vais d'abord essayer de reproduire numériquement ce que je vois avec un modèle La deuxième étape consistait à dire est-ce que je peux extraire de l'information supplémentaire à partir de cette reproduction de la réalité Donc c'est une espèce de fouille de données active intelligente dans laquelle on dit on va mettre du modèle et le modèle va m'aider à extraire de l'information L'étape ultérieure qui est celle vers laquelle tend Nenuphar c'est d'aller un cran plus loin c'est de dire voilà j'ai su faire ça j'ai su reproduire j'ai su ressortir de l'information sur l'existant Maintenant je veux essayer de prédire ce qui va se passer donc je vais essayer de d'estimer l'avenir avec mon modèle à condition que je commence à avoir suffisamment d'informations sur le sujet c'est-à-dire faire de la médecine prédictive arriver à rajouter de la prédiction temporelle et spatiale sur les modèles que l'on a actuellement L'idée de Nénuphar c'est de permettre au médecin d'exploiter au mieux l'information qui est de l'imagerie médicale La spécificité du logiciel c'est qu'on ne se base pas uniquement sur le critère qui est une mesure de diamètre mais sur toute l'information spatiale qui est contenue dans l'imagerie médicale Donc on va utiliser cette forme et cette position de la lésion dans le corps du patient pour faire nos prédictions et on va réinjecter nos prédictions sur l'examen du patient pour permettre aux médecins de visualiser exactement spatialement comment la lésion va se développer grâce à ce logiciel le médecin va contourer la lésion sur l'examen du patient donc qui va nous permettre de récupérer toute l'information spatiale la position la forme la taille et à partir de cette information et de son évolution au fil du temps nous on va faire une prédiction grâce à nos noyaux de calcul et cette prédiction va nous donner ma position la taille de la tumeur à une date qui va être choisie par le médecin qui va lui permettre d'ajuster au mieux la planification des opérations comme l'ablation radio fréquence ou le choix de la date du prochain examen de contrôle Il donne une prédiction qui est à la date exacte qui a été indiquée par le médecin Les deux carrés noirs ce sont les examens qui ont été contourés par le médecin Le carré rouge c'est la prédiction de la taille de la tumeur qui est faite par le logiciel La courbe rouge c'est la courbe du volume au fil du temps et les deux courbes bleues c'est les courbes qui servent à évaluer l'erreur de prédiction qui est faite par le modèle Donc plus ces deux courbes sont éloignées plus la prédiction est incertaine Donc ça permet aux médecins d'avoir une idée de la qualité de la prédiction dans un certain sens Ce logiciel peut être utilisé à tout moment il peut être utilisé par le radiologue au moment du diagnostic mais également par tous les autres médecins au moment du traitement Il suffit juste d'avoir accès à un réseau d'images avec un certain nombre d'examens et finalement l'application de ce logiciel est quasiment immédiate rapide et simple qui permet d'une prise en charge optimale du patient On est en train de travailler sur les applications au niveau du foie du rein avec des résultats intéressants à l'heure actuelle ce qui nous semble extrêmement intéressant également avec ce logiciel c'est que finalement on peut appliquer cela à tous les organes toutes les localisations toutes les tumeurs Et par contre on a besoin encore d'un apprentissage d'inclure des patients de façon à mieux comprendre et mieux appréhender ce logiciel mais finalement tout est possible L'équipe MONC est arrivée à la conclusion qu'il fallait industrialiser leur projet pour que leurs travaux soient utilisés dans les hôpitaux Pour cela il existait plusieurs stratégies La première de s'allier à un industriel existant et de lui confier la distribution du logiciel La seconde de créer une start-up pour développer le logiciel à un niveau de finalisation qui permettra sa distribution On va avoir constamment a besoin de ressourcement du logiciel en fonction de l'équipe de recherche et on espère bien avancer comme ça avec la start-up qui va développer le logiciel et qui va être amenée à le diffuser avec une équipe de techniciens suffisamment performants pour assurer une finition et une ergonomie qui soit parfaite pour le technicien et en même temps l'équipe de recherche qui va continuer ses travaux pour être capable de réalimenter et de rester à jour sur les besoins des cliniciens puisque c'est ça le moteur de nos travaux depuis le début c'est d'aller s'abreuver aux besoins des cliniciens Ca va accompagner un phénomène que l'on voit apparaître depuis quelques années qui est la personnalisation des traitements en oncologie où on a des médicaments qui sont des thérapies ciblées sur un type de maladie et c'est un mouvement qui va s'accroître au cours du temps avec une personnalisation en fonction du profil génétique des patients même ou du profil génétique de la tumeur et donc Nénuphar a vocation à proposer un accompagnement numérique à cette évolution est de permettre un développement d'une médecine personnalisée avec un support prédictif et on espère qu'il aura un développement technologique à cette hauteur
Inria-1007_nenuphar-fr_HD.MP4

Format : .mp4
313,8 Mo
1024 x 576 pixels
Moyenne définition - équivalent DVD
Encodage PAL .MP4 H264
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