ChairesIA_2019_1 - Chaires de recherche et d'enseignement en Intelligence Artificielle - vague 1 de l'édition 2019

IA au service de la neuroréhabilitation pédiatrique – AI-4-CHILD

Résumé de soumission

L’intelligence artificielle (IA), dans sa forme moderne, est en train de modifier en profondeur de nombreux domaines, parmi lesquels la santé. Le développement de l’IA au service de la santé ouvre des perspectives très prometteuses pour l’amélioration de la qualité des soins, la réduction des coûts grâce à une prise en charge plus personnalisée, mais également une meilleure traçabilité et une aide à la décision médicale améliorée. Dans le domaine de l’imagerie médicale, il est attendu que la radiologie (au sens large) connaisse une évolution importante de par l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage statistique. Le projet AI4Child se concentre sur le développement de nouvelles méthodes d’analyse d’images médicales pour l’aide au diagnostic et le suivi des patients atteints de paralysie cérébrale.

La paralysie cérébrale est la déficience motrice la plus courante chez l’enfant, avec une prévalence de 2,1 cas pour 1000 naissances. Elle touche 17 millions de personnes dans le monde, et 125 000 en France. Ce trouble non progressif cause des schémas anormaux de mouvement et de posture, et les fonctions cognitives et sensorielles peuvent également être altérées. Ces déficiences résultent d'anomalies structurelles du cerveau qui surviennent à différentes périodes du développement du cerveau foetal ou néonatal. Les symptômes sont généralement apparents avant l'âge de 18 mois et le diagnostic est généralement confirmé entre 13 et 19 mois. Cependant, il a été démontré qu’un diagnostic plus précoce permettrait une meilleure prise en charge des enfants atteints. L’objectif d’AI4Child est donc développer et promouvoir de nouveaux outils reposant sur l’IA dans le but d’améliorer la phase de diagnostic précoce et également de permettre un suivi du développement moteur de l’enfant à travers l’émergence de l’Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) dynamique.

Le coeur du projet reposera sur un développement méthodologique dans la continuité de nos travaux en apprentissage profond, et notamment pour la compréhension d’architectures de réseaux de neurones tels que les réseaux résiduels. Ces nouveaux outils seront adaptés aux problématiques spécifiques soulevés par l’étude de la paralysie cérébrale, à savoir : un diagnostic précoce à partir de données IRM cérébrales du prématuré, la reconstruction haute résolution de séquences d’IRM dynamiques in-vivo afin de mesurer des paramètres biomécaniques des mouvement de l’enfant, et enfin l’aide à la ré-éducation par une analyse de la marche augmentée par les données in-vivo IRM. Ces travaux de recherche seront menés à l’IMT Atlantique et au CHRU de Brest, au sein du laboratoire LaTIM, en partenariat avec la société Philips et la Fondation Ildys.

Les nouvelles connaissances et nouveaux outils issus de ces travaux seront diffusés au sein des communautés scientifiques mais également à travers des programmes d’enseignement au public varié (formation à la recherche de doctorants, école d’ingénieur, faculté de médecine, écoles d’été internationales, tutoriaux). Afin de renforcer les liens entre les différents acteurs, nous poursuivrons notre action au sein de la conférence européenne EACD (European Academy of Childhood Disability), et plus particulièrement dans l'organisation du hackathon réunissant des familles d’enfants handicapés, des professionnels de la santé, des étudiants et des chercheurs. La création d’une telle synergie dans l’écosystème autour de l’enfant favorisera l’impact de l’initiative AI4Child au niveau national et international, au niveau de la recherche et de l’enseignement autour de l’IA et de son application au service de la santé.

Coordinateur du projet

Monsieur François ROUSSEAU (LABORATOIRE DE TRAITEMENT DE L'INFORMATION MÉDICALE)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

UMR_S1101 LABORATOIRE DE TRAITEMENT DE L'INFORMATION MÉDICALE

Aide de l'ANR 599 999 euros
Début et durée du projet scientifique : août 2020 - 48 Mois

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