Portrait

Gaspard d’Assignies, explorateur 2.0

Gaspard D’Assignies fait partie de ces radiologues français qui ont anticipé le potentiel de l’intelligence artificielle quand elle se faisait encore discrète. Aujourd’hui spécialisé en interventionnel, il dirige une start-up qui produit et distribue des algorithmes pour les professionnels de l'imagerie.

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Le 25/02/19 à 16:00, mise à jour hier à 15:08 Lecture 5 min.

Gaspard d'Assignies partage son temps entre sa start-up à Paris et son exercice médical au centre hospitalier de la Roche-sur-Yon. © C. F.

Les origines du parcours de Gaspard d’Assignies peuvent se résumer en une équation : un fort attrait pour les mathématiques plus une alliance de science complexe et de relations humaines, le tout dans un contexte de révolution numérique et d’explosion technologique. À l’aube des années deux mille, le futur radiologue avait trouvé son terrain de jeu.

La recherche à la mode d’outre-Atlantique

Pendant son internat, il fait une césure et profite d’un master 2 pour se consacrer à la recherche en imagerie : « J’ai découvert les mathématiques de l’image, la computer vision (vision par ordinateur). C’est un terrain d’étude qui m’intéressait beaucoup. » Pour son stage, il traverse l’Atlantique, destination Montréal, au Canada. Là-bas, il se consacre au traitement de l’image, en particulier à la segmentation automatique du foie en IRM. « À l’époque, nous collaborions avec une start-up, se remémore-t-il. C’était de la recherche avec une approche très stimulante, une organisation dynamique, une comm

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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07 Août

16:00

Pour la détection du cancer du sein, les performances diagnostiques des protocoles d'IRM abrégée par rapport à l'IRM standard varient selon le protocole et le contexte clinique. La technique FAST conserve une sensibilité élevée, tandis que la combinaison FAST + ultrafast + T2W offre une spécificité supérieure dans un contexte diagnostique (étude).

14:30

72 % des patientes préfèreraient l'angiomammographie à l'IRM mammaire lorsque les performances diagnostiques sont comparables. Cette préférence est liée à une sensation de claustrophobie moindre, à une durée d'examen plus courte et à un niveau d'anxiété plus faible (étude).

7:10

La Société nord-américaine de radiologie (RSNA) annonce le lancement de son challenge IA pour l'imagerie du genou. Les modèles développés seront évalués sur leur capacité à détecter et à classer avec précision les anomalies du genou visibles à l'IRM. Les gagnants seront annoncés au prochain congrès de la RSNA qui se tiendra du 29 novembre au 3 décembre.
06 Août

16:00

L'arrêté du 4 août 2026 fixant le nombre d'étudiants de troisième cycle des études de médecine susceptibles d'être affectés, par spécialité et par subdivision territoriale au titre de l'année universitaire 2026-2027 a été publié au Journal Officiel. Pour la radiologie, le nombre d'internes est fixé à 266, et pour la médecine nucléaire à 44.

13:44

Des grands modèles de langage (LLM) seraient capables de générer, à partir des notes cliniques, des indications pertinentes en radiologie qui seraient plus complètes et plus factuelles que les indications émises par des cliniciens (étude).
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