Un nouvel épisode de podcast est disponible ! Dans cette série de podcasts, des experts de Median Technologies abordent divers sujets en lien avec l’imagerie médicale dans le cadre d’essais cliniques en oncologie. Notre objectif ? Vous permettre de garder une longueur d’avance dans ce secteur en constante évolution.
Récemment, nous nous sommes entretenus avec Fadila Zerka, chercheuse clinique chez Median Technologies. Animée par Connor Anderson, U.S. Project Manager II chez Median Technologies, la discussion portait sur le potentiel de transformation de la radiomique dans l’imagerie médicale et les essais cliniques.
Forte de six années d’expérience, Fadila est une experte dans le domaine. Ses sujets de recherche se concentrent sur l’application de la radiomique à l’intelligence artificielle (IA), le but étant de développer de nouveaux biomarqueurs innovants en imagerie médicale.
Dans cet épisode de podcast, Fadila revient sur cette technologie de pointe qui révolutionne la façon dont nous envisageons le diagnostic et la planification du traitement.
L’épisode aborde notamment le processus complexe d’extraction de données quantitatives à partir d’images médicales et la manière dont ces caractéristiques radiomiques peuvent apporter une meilleure compréhension – plus objective et plus détaillée – de maladies comme le cancer.
La discussion traite également de l’intégration de l’intelligence artificielle dans la radiomique et de l’importance de son rôle dans l’amélioration de la précision et de l’efficacité de l’analyse d’images. Entre applications pratiques et perspectives futures, l’épisode permet de mieux comprendre l’essor de la radiomique et son impact sur la médecine de précision.
Contactez-nous pour découvrir comment travailler dans le domaine de la radiomique avec Median Technologies.
Voici un extrait de notre podcast « Radiomique et intelligence artificielle : l’avenir de l’imagerie médicale ».
Retrouvez ici l’intégralité de l’épisode :
Connor ANDERSON
Aujourd’hui, nous allons plonger au cœur de la radiomique. À l’occasion, j’ai le plaisir d’accueillir Fadila Zerka. Bienvenue, Fadila !
Fadila ZERKA
Merci, Connor.
C’est un plaisir d’être parmi vous aujourd’hui.
Connor ANDERSON
Merci à vous.
Une question toute simple pour commencer : la radiomique étant un domaine de recherche en plein essor, pouvez-vous nous expliquer
en quoi cela consiste exactement ?
Fadila ZERKA
Avec plaisir. La radiomique vise à extraire des informations quantitatives à partir d’images médicales ou d’autres types d’imagerie, telles que la tomodensimétrie (TDM), la tomographie par émission de positrons (TEP) ou l’imagerie par résonance magnétique (IRM). Pour ce faire, il est possible d’utiliser séparément chaque type d’imagerie ou bien d’adopter un processus d’extraction conjoint. Vous pouvez par exemple enregistrer des images TEP et TDM ensemble, puis extraire des données radiomiques à partir des images combinées.
Qu’est-ce que cela signifie concrètement ?
La radiomique permet d’identifier des modèles et des informations complexes qui ne sont pas perceptibles par l’œil humain et ce, en appliquant des équations mathématiques aux pixels ou aux voxels des images. Elle quantifie ainsi divers aspects de l’image, tels que l’intensité ou la forme d’une région d’intérêt, qui pourrait être un organe ou une tumeur.
La radiomique sert également à analyser les informations de texture de régions spécifiques en considérant soit la région dans son ensemble, soit ses sous-régions. Ce processus permet de réduire la subjectivité inhérente à l’analyse humaine. Quand des médecins peuvent avoir des opinions divergentes sur une tumeur, l’utilisation d’équations mathématiques garantit la cohérence des informations extraites. Cette cohérence constitue un avantage majeur de la radiomique.
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