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Atelier 4 - de 09h00 à 12h30
Sciences du Numérique et des Données pour la médecine de précision : des projets à la réalité
Histopathologie digitale ? (R)révolutionner l’étude des tissus avec l’imagerie numérique et l'IA ?
L’essor de la pathologie digitale est en train de prendre du retard en France alors qu'elle vit une révolution soutenue aux USA, en Chine et au Royaume-Uni. Les anatomo-pathologistes ont un rôle majeur dans cette révolution digitale et s’impliquent de plus en plus. Il devient donc important de juguler l’absence de stratégie nationale des services d'anatomo-pathologie pour maîtriser ces outils fournis en général par des fournisseurs de solutions logicielles privées et généralement peu évolutives/flexibles. Les besoins communs axés sur des « briques » de base comme la détection d'éléments d’intérêts dans les images de tissu etc. pourraient être mutualisés. Le monde de l’histopathologie voit l’explosion des perspectives d'usage d'IA autour du machine learning, deep learnings, réseaux neuronaux comme l’opportunité de devenir acteur de ces changements de métier et préparer la pathologie de demain. Enfin, l’arrivée des nouveaux moyens de visualisation augmentée doivent être intégrés dans la réflexion globale autour de l’usage des scanners et du multiplexe. La complexité croissante des technologies et les ressources matériels nécessaires ralentissent l’accessibilité à des métiers qui en sont les premiers demandeurs.
Notre collaboration entre l’université Paris Descartes et ANEO ouvre des possibilités tels que l’industrialisation de la recherche à plus grande échelle ou encore d’amener à la réflexion sur la robustesse et la pérennité des solutions proposées tout en gardant une certaine souplesse pour la recherche. L’ère de l’apprentissage par renforcement montre déjà les premiers symptômes liés à la validité, l’harmonisations et la qualité des données sur le long terme. Toutes ces questions devront trouver réponses pour concevoir l’outils de demain en faveur des services de pathologie.
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Biographie : Suite à une école d’ingénieur orienté système temps-réel et embarqué, Damien rejoint ANEO en 2008 pour travailler sur des problématiques de performances chez Peugeot Citroën. Après une année passée sur les calculateurs embarqués, c’est tout naturellement qu’il s’est formé sur les problématiques de calculs sur GPU, Xeon Phi, FPGA, x86. Après avoir travaillé pour plusieurs clients comme BNP Paribas, CACIB, SGCIB, Thales, Renault, PSA, Total. Il est devenu un des leaders techniques d’Aldwin by ANEO et se spécialise comme Solution Architect pour le traitement visuel industriel. Les années d’expertises clientèles à concevoir sur différents environnements lui ont permis d’imaginer le projet Open Source HIPE (https://www.aneo.eu/hipe/), un outil permettant de concevoir des traitements visuels complexes tout en satisfaisant aux besoins de performances, de flexibilité et de fiabilité. Durant l’année 2018, il a commencé une collaboration avec le professeur Nicolas Loménie de l’université Paris-Descartes pour industrialiser la recherche et la détection de Cancer |
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