Imagerie – Une infrastructure fédérée européenne d’analyse des données

Quibim a rejoint le projet de la Fédération européenne des images du cancer (EUCAIM) de la Commission européenne en assumant des tâches majeures axées sur la gouvernance et la mise en œuvre du Hub central, la fédération de données et leur interopérabilité. Ce projet européen pan-cancer vise à faciliter l’accès des cliniciens, des chercheurs et des innovateurs à des images sur le cancer afin de rationaliser le diagnostic, le traitement et les soins dans ce domaine. L’infrastructure sera en outre alimentée par des études d’observation issues de 21 sites cliniques dans 12 pays de l’UE. De plus, le projet comprendra des images cliniques et leur lien avec des données pathologiques, moléculaires et de laboratoire, s’étendant à au moins 30 fournisseurs de données répartis dans 15 pays d’ici la fin du projet de 4 ans. Le projet, qui compte 76 partenaires, vise à créer une infrastructure numérique pour le stockage et l’analyse d’images relatives au cancer, sans aucune donnée d’identification des patients. Il s’agit de la pierre angulaire de l’Initiative européenne d’imagerie du cancer lancée par la Commission européenne, un projet phare du Plan européen de lutte contre le cancer (EBCP), qui vise à encourager l’innovation et le déploiement des technologies numériques dans le traitement et les soins du cancer, afin de parvenir à une prise de décision clinique, un diagnostic, des traitements et une médecine prédictive plus précis et plus rapides pour les patients atteints de cancer. EUCAIM réunit des fournisseurs de données cliniques, des chercheurs, des infrastructures de recherche et des partenaires du secteur, qui proposeront des solutions innovantes pour relever les défis de la mise en œuvre d’une telle infrastructure d’imagerie du cancer. L’infrastructure comportera des anomalies oncologiques complexes et simples, avec plus de 60 millions de données anonymisées d’images sur le cancer, et comprendra les données de plus de 100 000 patients. L’infrastructure sera régie par des lois européennes et tiendra compte des réglementations spécifiques des différents pays en matière de gestion des données. Le projet prévoit de mettre en œuvre au moins 50 algorithmes d’intelligence artificielle (IA), outils d’IA et modèles de prédiction clinique pour les chercheurs au sein de l’infrastructure d’ici la fin du projet. Ces outils d’IA peuvent détecter des maladies avant qu’elles ne deviennent évidentes sur les images radiologiques, ce qui permet une détection précoce et améliore les chances de réussite du traitement.