Programme > Session transfert industriel/clinique

Session "Transfert clinique et industriel"

Mercredi 11 Mars 10:30 -11:30

Session industrielle

Entreprise Vermon

Fondée en 1984 en France, Vermon SA s’est imposée comme un acteur pionnier dans le domaine des technologies de transducteurs ultrasonores, établissant constamment de nouvelles références pour l’industrie.

Lien web : https://vermon.com/

Entreprise Guerbet

Guerbet est un groupe pharmaceutique français fondé en 1926, spécialisé dans les produits de contrastes, les dispositifs médicaux et les solutions digitales pour l’imagerie médicale (IRM, scanner, radiologie interventionnelle). Depuis 2018, l’entreprise a fortement investi dans l’intelligence artificielle pour développer des outils d’aide au diagnostic, notamment en oncologie (cancer de la prostate, cancer du foie, cancer du pancréas, métastases osseuses, métastases thorax-adbomen-pelvis)

Lien web : https://www.guerbet.com/fr

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Session transfert clinique

Titre: Intelligence Artificielle pour la Ventillation Assistée par l'image

Auteurs: Laurent BITKER^1,2, Emmanuel ROUX¹, Ludmilla PEÑARRUBIA¹, Eduardo Enrique DÁVILA SERRANO¹, Maciej ORKISZ¹, Jean-Christophe RICHARD^1,2

1. Universite Claude Bernard Lyon 1, INSA‐Lyon, CNRS, Inserm, CREATIS UMR 5220, U1294, Lyon, France

2. Hospices Civils de Lyon, Croix-Rousse Hospital, Medical Intensive Care Unit, Lyon 69004, France

Contexte : Le projet IAVAI (Intelligence Artificielle pour la Ventilation Assistée par l’Image) vise à réduire la mortalité et améliorer la qualité de vie des patients atteints du syndrome de détresse respiratoire aiguë (SDRA), par l’optimisation des réglages du respirateur à l’aide de l’imagerie pulmonaire quantitative. Néanmoins, accéder en routine à la quantification, en imagerie scanner, de l’aération pulmonaire des patients atteints de SDRA représente 25 ans d’efforts de recherche (Gattinoni et al., 2001), le principal frein étant d’obtenir la segmentation 3D des poumons automatiquement et rapidement. 

Depuis environ quinze ans et grâce à la constitution d’une base de données scanner unique au monde, le Service de Réanimation de l’hôpital de la Croix Rousse collabore étroitement avec le laboratoire CREATIS, au développement du logiciel creaSDRA, ensemble d’outils interactifs de segmentation manuelle et automatisée de poumons atteints de SDRA. En particulier, la méthode automatisée traite l’image scanner par un modèle profond entraîné sur la base de données, optimisée grâce à son co-design par les médecins et chercheurs et à l’utilisation des outils d’annotation spécialisés de creaSDRA. Celle-ci permet un temps d’inférence court (2 min) et une précision élevée des résultats (Penarrubia et al. 2023), rendant cette approche automatisée compatible avec l’utilisation de cet outil innovant et performant en routine clinique. 

Présentation : Cette présentation vise à exposer les enjeux et les perspectives cliniques ainsi que les développements actuels pour améliorer la robustesse et la généralisabilité des modèles de segmentation développés par l’équipe. En particulier, nous expliquerons notre démarche de valorisation et notre recherche de partenaires industriels pour la réalisation d’un logiciel final qui sera utilisé dans des études multicentriques évaluant le bénéfice des stratégies de personnalisation basée sur l’imagerie quantitative, en comparaison aux réglages standard, avant d'être déployé en routine dans les services de réanimation.

Orateurs

Emmanuel Roux

Universite Claude Bernard Lyon 1, INSA‐Lyon, CNRS, Inserm, CREATIS UMR 5220, U1294, F‐69621, LYON, France

Emmanuel Roux est maître de conférences à l'Université Claude Bernard Lyon 1 (laboratoire CREATIS) depuis 2019, où il mène ses recherches à l'intersection de l'apprentissage profond et de l'imagerie médicale. Ses travaux visent à développer des outils d'intelligence artificielle cliniquement pertinents, centrés sur l'interaction homme-machine et la réduction des besoins en annotations massives. Il a notamment contribué aux domaines de l'apprentissage faiblement supervisé, de la segmentation interactive, et de la génération de données synthétiques réalistes pour l'entraînement de modèles robustes. Ses applications couvrent la reconstruction volumique, la segmentation d'organes, l'estimation du mouvement et l'optimisation de réseaux de neurones parcimonieux, avec un objectif final de thérapies personnalisées. Titulaire d'un doctorat en acoustique (2016) portant sur l'optimisation de sondes échographiques pour l'imagerie 3D temps réel, il mobilise cette double expertise en traitement des images et en apprentissage automatique pour faire avancer une médecine personnalisée, où l'IA assiste efficacement les cliniciens pour améliorer la prise en charge des patients.

Laurent Bitker

Hospices Civils de Lyon, Croix-Rousse Hospital, Medical Intensive Care Unit, Lyon 69004, France

Le Dr Laurent Bitker est actuellement en poste dans le service de réanimation médicale à l’hôpital de la Croix-Rousse à Lyon (HCL, CREATIS). Titulaire d’une thèse de science soutenue en 2016 sur les mécanismes liés à la réanimation (Université Claude Bernard Lyon 1), il a obtenu son Habilitation à Diriger des Recherches (HDR) en janvier 2025, axée sur l’imagerie pulmonaire quantitative et l’hémodynamique fonctionnelle pour optimiser le traitement du syndrome de détresse respiratoire aiguë (SDRA). Ses travaux portent sur le SDRA en combinant imagerie et ventilation mécanique. Avec une validation par imagerie TEP, il étudie les lésions induites par la ventilation artificielle (ventilator-induced lung injuries) démontrant via des modèles animaux une réduction de l'inflammation pulmonaire grâce à des stratégies ventilatoires innovantes (décubitus ventral ou apnée quasi-complète). En clinique, il explore l'apport de l'imagerie quantitative (scanner CT) pour identifier des phénotypes de SDRA et évaluer l’impact de la personnalisation de la ventilation (essai VT4COVID (2023) avec une stratégie à bas volume courant). Sur le plan hémodynamique, ses travaux montrent que la soustraction hydrosodée en épuration extra-rénale n’induit pas systématiquement une instabilité, et propose une individualisation sécurisée via des épreuves dynamiques. Ses perspectives visent une prise en charge multimodale, intégrant imagerie et hémodynamique avancée pour réduire la morbidité.