Oncopilot

Un modèle de fondation interactif français égale les radiologues pour l’évaluation des tumeurs solides

Développé par la start-up Raidium, le modèle de fondation ONCOPILOT a surpassé le modèle de référence dans la segmentation des lésions oncologiques de différents types et localisations, et obtenu des performances comparables à celles de radiologues pour leur évaluation selon les critères RECIST.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 20/05/25 à 15:00 Lecture 3 min.

Les établissements publics fourniront les données et les partenaires industriels se chargeront de la partie intelligence artificielle D.R

Un modèle de fondation interactif développé par la start-up française Raidium atteindrait des performances comparables à celles des radiologues dans la segmentation et l’évaluation des lésions oncologiques suivant les critères RECIST 1.1, selon une étude présentée dans la revue npj Precision Oncology [1]. L’équipe de la start-up Raidium compte notamment dans ses rangs les radiologues Paul Hérent et Léo Machado,

Un modèle « interactif »

Le modèle, baptisé ONCOPILOT, est conçu pour segmenter les lésions en 3D de façon interactive, en cliquant sur un point de l’image (mode « point »), ou en tirant une boîte de délimitation qui englobe la zone à étudier (mode « bbox »). Pour simuler la correction dynamique du contourage par les radiologues, les chercheurs ont développé une mécanique d’édition qui réalise quatre invites successives du modèle avec des points d’édition négatifs et positifs ciblant respectivement les zones sursegmentées et sous-segmentées (mode « point-edit »). ONCOPILOT est bas

Il vous reste 81% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Machado L, Alberge L, Philippe H, et al (2025) A promptable CT foundation model for solid tumor evaluation. npj Precis Onc 9 : 121. https://doi.org/10.1038/s41698-025-00903-y.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

10 Juil

16:20

l'IRM mammaire préopératoire ne serait pas associée à une amélioration de la survie sans récidive ou de la survie globale chez les femmes atteintes de carcinome canalaire in situ (DCIS) (étude).

13:19

Une étude indienne suggère que l'IRM multiparamétrique permettrait de distinguer les cancers du sein luminaux des cancers du sein non luminaux à partir de marqueurs non invasifs.

7:17

Les applications d'IA générative à usage général ne doivent pas être utilisées pour produire des images radiologiques à des fins de formation pour les étudiants en imagerie, prévient une étude. Sur 220 images générées par des application IA, seules 8,6 % ont été jugés appropriées par des radiologues pédiatriques américains.
09 Juil

17:28

Selon une étude publiée dans la revue Neuroradiology la combinaison de l’IRM 7T et d’un classificateur basé sur un réseau de neurones graphiques (GNN) améliore la détection des anomalies corticales discrètes de type dysplasie corticale focale chez les patients atteints d’épilepsie focale.

15:00

Une étude publiée dans le Journal of Medical Imaging et Radiation Oncology,
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR