VisuelAIclassification : un puissant outil de classification d’images développé à l’AP-HM

Des images de plus en plus précises, détaillées, optimales. C’est ce que permettent les équipements médicaux en constante évolution, et ce dans de nombreux domaines. Des images de plus en plus nombreuses également, ce qui ne va pas sans poser des problématiques en termes d’analyse des données. Que ce soit afin d’établir un diagnostic ou de mener un travail de recherche, il est souvent nécessaire de traiter quantité d’images, dans un temps restreint mais avec néanmoins des exigences d’exactitude et de fiabilité particulièrement élevées.

L’intelligence artificielle a ici toute sa pertinence : capable d’apprendre, de constituer des bases de données en fonction de catégories spécifiques, de déceler des corrélations ou des dissemblances infimes en un temps record, elle représente un outil puissant pour les cliniciens comme pour les chercheurs. Théo CHARNAY, Assistant Hospitalo-Universitaire au sein de l’équipe du Pr BARLIER à la Plateforme M2GM (Médecine Moléculaire et Génomique de Marseillle – Biogénopole Timone) a parfaitement saisi ces enjeux et s’est lancé dans le développement d’un nouveau logiciel aujourd’hui opérationnel : VisuelAIclassification.

Ce logiciel fournit une interface entièrement gratuite, flexible, permettant d’entraîner son propre modèle d’apprentissage profond (deep learning) pour trier et classer des images. Sa conception a nécessité près d’une année de travail et représente pas moins de 3 000 lignes de codes. Un travail minutieux réalisé en majeure partie par Théo CHARNAY lui-même, en collaboration avec Léo ZWILLING et Eric PELLEGRINO, bio informaticiens, ainsi qu’Alexandre ASTIER, Assistant Hospitalo-Universitaire au sein de l’équipe du Pr OUAFIK.

Théo CHARNAY a veillé à concevoir une interface graphique aisément appropriable et utilisable, incluant un cadre explicatif et un guide étape par étape pour chacun des modules proposés. Le logiciel est doté de la faculté de pouvoir augmenter artificiellement le nombre d’images (data augmentation), autorisant d’emblée la création de modèles et l’entraînement, même avec un petit nombre d’images au départ.

« S’il existe déjà des solutions commerciales, je pense que nous sommes parvenus à élaborer un outil davantage adaptable et personnalisable, pouvant intéresser de nombreux domaines médicaux comme l’anatomopathologie, l’hématologie, la dermatologie, la radiologie ou encore l’ophtalmologie, ainsi que la recherche. Il est par exemple tout indiqué pour des travaux d’analyse rétrospectifs de grande ampleur, avec la possibilité de séparer les images non interprétables ou mal numérisées afin que les chercheurs soient directement en mesure de se focaliser sur l’essentiel. Il favorise également la collaboration en facilitant le partage des modèles, performances et résultats. » (Théo CHARNAY)

Opérationnel depuis n’importe quel ordinateur sous Windows, le logiciel ne nécessite pas de connexion internet une fois installé. Ce fonctionnement en local permet de garantir la sécurité et la confidentialité des données.

Bien sûr, VisuelAIclassification sera amené à évoluer en fonction des retours des utilisateurs et Théo CHARNAY espère bien qu’il y aura parmi eux de nombreux collègues de l’AP-HM.