Le chirurgien guidé en direct

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novembre 2018
Cette image est une vue de l’aorte (en haut), au niveau de l’abdomen, avec les deux artères iliaques (oranges, en bas). Lorsque deux sondes endovasculaires sont introduites dans les artères iliaques (tracés courbes en rose), elles modifient la forme des vaisseaux sanguins (tracés irréguliers en rouge). Les chirurgiens ont besoin d’anticiper ces déformations et de savoir précisément où sont ces dispositifs, pour agir en conséquence. L’intelligence artificielle le permet.
LTSI

Un laboratoire rennais conçoit un double numérique du patient. Il guide le chirurgien.

Lors d’une opération des vaisseaux sanguins, le praticien n’y voit pas grand-chose. Du moins directement. Pour se repérer et voir ses instruments chirurgicaux, il utilise des images radiographiques. Bientôt, le praticien pourrait s’aider du jumeau numérique de son patient. C’est l’un des objectifs de l’équipe Impact(1) du Laboratoire traitement du signal et de l’image (LTSI) à l’Université de Rennes 1.

Les Expériences passées prises en compte

Pour implanter une nouvelle valve aortique, l’opération est délicate. Il faut d’abord définir une stratégie propre à chaque patient. La valve doit être insérée exactement au bon endroit dans l’aorte. L’intelligence artificielle (IA) facilite cette opération. « L’ordinateur et les algorithmes sont meilleurs que l’homme pour effectuer des calculs », rappelle Pascal Haigron (lire ci-dessus). « La médecine a toujours pris en compte les expériences passées pour améliorer celle d’aujourd’hui, poursuit Lotfi Senhadji. C’est ce que nous faisons avec le projet Eurvalve(2). »

Prendre une décision

L’équipe a conçu un algorithme capable d’explorer une base de données complexe. Elle recense les cas de patients opérés dans le passé. Une myriade de variables, qui vont de l’âge du patient aux imageries pré-opératoires en passant par le traitement du patient et d’éventuelles complications sont pris en compte. « Grâce à notre algorithme, le praticien pourra entrer les caractéristiques du patient qu’il va opérer, détaille Pascal Haigron. La machine lui présentera les cas les plus proches, tout en précisant le degré de confiance associé à chaque résultat. Ces informations l’aideront à prendre une décision quant à l’opération à venir. Car rappelons-le, c’est toujours le praticien qui décide, in fine. »

 Plus la base de données sera alimentée, plus la machine améliorera ses résultats. Mais attention, si trop de cas similaires alimentent la base, les cas exceptionnels risque d’être noyés dans les données ! C’est un point sur lequel les futurs utilisateurs devront être vigilants. Le système, aujourd’hui opérationnel, entre dans sa phase d’évaluation.

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Julie Lallouët-Geffroy

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