Contexte
Le Service de Pathologie clinique des HUG, déjà pionnier en intégrant les outils numériques dans les flux de diagnostic de routine, a développé des algorithmes de Deep Learning (DL) qui améliorent de manière significative l’analyse des prélèvements tissulaires ou cellulaires d'origine biopsique, chirurgicale et cytologique. Cette activité permet non seulement l’établissement de diagnostics, mais également l’évaluation de facteurs pronostiques ou prédictifs.
Cependant, un travail considérable d’annotation des images est requis afin de développer ces outils de Deep Learning.
Projet
Ce projet propose un cadre standardisé pour rationaliser le développement et la mise en œuvre des algorithmes DL supplémentaires dans les soins cliniques. Ce faisant, il vise à améliorer la fiabilité et l'efficacité de ces outils dans le monde réel, en veillant à ce qu'un plus grand nombre d'institutions puissent bénéficier des progrès de la technologie DL.
Chefs de projet
Professeur Doron Merkler, Médecin adjoint agrégé, Service de pathologie clinique, Département diagnostique, Hôpitaux Universitaires de Genève & Professeur ordinaire, Département de pathologie et immunologie, Faculté de Médecine de l’Université de Genève
Monsieur Andrew Janowczyk, Analyste en informatique, Service oncologie de précision, Département d’oncologie, Hôpitaux Universitaires de Genève
