RIO : une nouvelle plateforme en imagerie oculaire
Mattia Tomasoni est le nouveau responsable de la plateforme RIO (Recherche en Imagerie Oculaire) à l’Hôpital ophtalmique Jules-Gonin, service d’ophtalmologie de l’Université de Lausanne. Son expertise en intelligence artificielle lui permet de soutenir les ophtalmologues dans leurs recherches concernant le diagnostic et le traitement des personnes atteintes dans leur santé visuelle, en utilisant notamment la vision par ordinateur (Computer vision) et l’apprentissage profond (Deep Learning). Collaborant avec divers partenaires, son groupe cherche à créer des outils innovants pour l’ophtalmologie computationnelle, c’est-à-dire, le fait d’utiliser l’informatique dans la recherche en ophtalmologie.
Nous lui avons posé quelques questions :
Comment s’est passé votre arrivée à la Fondation ?
Très naturellement ! C’est fascinant de travailler avec des médecins ophtalmologues qui effectuent de la recherche clinique. Cela m’aide à orienter mon travail vers des thématiques utiles pour les patients. Avant mon arrivée à l’hôpital, j’ai été obligé à évaluer les résultats de mes recherches en utilisant principalement des statistiques (en espérant que la communauté médicale les trouve intéressantes). Au contraire, aujourd’hui j’ai la chance de travailler directement sur ce qui a un impact selon les médecins.
J’ai monté une équipe autour de différents projets dans le domaine de l’intelligence artificielle appliquée à l’imagerie oculaire. C’est stimulant de diriger une équipe : j’essaie de recruter des personnes qui pourront, à la fois, m’aider dans mes tâches et m’apprendre de nouveaux concepts et techniques. Cela dit, la théorie n’est pas tout, et c’est important de confronter les membres de l’équipe aux réalités du terrain : on peut être techniquement brillant, mais si on ne parvient pas à expliquer ce que nous faisons avec des mots simples, nous ne pouvons aller nulle part ! Les ophtalmologues ont une compréhension limitée de la science des données, et nous avons une compréhension limitée de la médecine : ce n’est qu’en joignant nos expertises que nous pouvons concrétiser notre recherche commune.
Parlez-nous de la plateforme RIO
RIO est une plateforme créée pour rassembler et pour traiter les millions d’images stockées dans nos machines. RIO a pour mission d’exploiter au maximum les données collecter à l’hôpital pour le bien de nos patients-es, ainsi que d’enrichir les connaissances que nous partageons avec la communauté scientifique dans le monde entier. Nous utilisons les ordinateurs pour formuler des hypothèses que nous devons ensuite explorer davantage, soit avec les experts du laboratoire, soit avec des médecins expérimentés.
Je collabore avec l’EPFL en accueillant des étudiants-es qui restent avec moi, en tant que stagiaires pendant six mois, afin d’acquérir de l’expérience. Les candidats-tes exceptionnels sont embauchés dans la plateforme en tant que data scientist juniors.
Combien de personnes compte la plateforme RIO ?
En 2022, nous avions huit stagiaires (en moyenne) et un data scientist junior. Quatre ont réalisé leur thèse de master dans le cadre de leur stage.
En 2023, RIO compte quatre stagiaires, trois data scientists juniors, plus moi-même.
Comment RIO contribue-t-il à l’avancement de la recherche en imagerie oculaire ?
L’objectif est souvent d’automatiser et de standardiser les diagnostics ou la pris en charge provenant des médecins, afin de les soutenir. Les ordinateurs sont plus rapides et plus systématiques que les humains. Les algorithmes que nous créons sont conçus pour apprendre et s’améliorer avec le temps. L’un de mes mentors m’a dit à mon arrivée à l’hôpital : « les machines ne remplaceront pas les médecins (dans un avenir proche), mais les médecins qui utilisent des machines remplaceront les médecins qui ne les utilisent pas ». Soyons clairs : aucune machine ne peut remplacer l’expertise que nos médecins ont acquise au cours de décennies de pratique quotidienne.