Neuro-oncologie : DRIM, nouvelle méthode de prédiction de l’analyse de survie présentée au congrès MICCAI
Lucas Robinet, doctorant au sein de l’équipe RADOPT du CRCT et du département de radiothérapie de l’Oncopole, encadré par le Pr Elizabeth Moyal et Ahmad Berjaoui de l’IRT Saint-Exupéry, a présenté ses travaux lors d’une session orale « spotlight » à MICCAI2024, une conférence internationale extrêmement prestigieuse dédiée à l’intelligence artificielle et aux données médicales, qui s’est tenue cette année au Maroc.
Il y a présenté le papier [DRIM: Learning Disentangled Representations from Incomplete Multimodal Healthcare Data], centré sur la prédiction du pronostic des tumeurs cérébrales. Ce travail repose sur des techniques avancées de deep learning multimodal, permettant de traiter des données issues de différentes sources comme l’IRM, l’histopathologie et les analyses génomiques.
La méthode développée permet d’agréger et de combiner intelligemment ces différentes modalités, même lorsque certaines données sont manquantes, afin d’améliorer la prédiction du pronostic et de mieux évaluer l’agressivité des tumeurs. Cette approche constitue une première étape vers des soins plus personnalisés et précis.