Le complexe d’accélérateurs du CERN est constitué d'une chaîne de machines perfectionnées qui doivent fonctionner de manière extrêmement précise. Pour cela, les scientifiques du CERN ont mis au point des algorithmes d'intelligence artificielle qui prédisent et analysent les anomalies, limitent au maximum les pannes et permettent à l’infrastructure du Laboratoire de fonctionner 24 heures sur 24. Ces mêmes algorithmes sont susceptibles d'améliorer notre vie en cas de complications médicales.
La plateforme CAFEIN* a été développée au CERN en collaboration avec le Conseil national de la recherche (CNR) et l'École polytechnique de Milan (Italie) pour relever des défis dans le domaine de la recherche fondamentale comme de la médecine. Elle permet notamment de détecter des pathologies dans le corps humain (comme des pathologies du cerveau) et de prédire le risque de récidive.
Parmi les pathologies du cerveau, l'accident vasculaire cérébral (AVC) est l'une des principales causes de handicap sévère dans le monde. Il s'accompagne d'un poids économique et social important, qui va augmenter de manière sensible dans les décennies à venir avec le vieillissement de la population.
En évaluant correctement les risques qu'un individu ait un accident vasculaire cérébral et les conséquences potentielles, il est possible de proposer des traitements améliorés et personnalisés afin d'éviter les récidives. Le projet TRUSTroke** a été mis sur pied dans le but de traiter le plus de patients possible et de réduire le nombre de patients sortant trop tôt de l'hôpital.
Sous la coordination du Vall d'Hebron, un centre de soins de premier plan à Barcelone, le CERN et 11 autres partenaires de toute l'Europe ont uni leurs forces pour aider les cliniciens, les soignants et les patients en créant des algorithmes d'intelligence artificielle utilisant des données strictement confinées dans l'environnement hospitalier – caractéristique clé de la plateforme CAFEIN. L'approche consistant à utiliser des échantillons de données locales, connue sous le nom d'apprentissage fédéré, permet de garantir la confidentialité des données relatives aux patients en ne communiquant que les informations requises, sans données à caractère personnel du patient.
« Les algorithmes d'intelligence artificielle entraînés à l'aide de plateformes d'apprentissage fédéré telles que CAFEIN sont de plus en plus utilisés dans le domaine médical, où, pour des raisons de protection de la vie privée, le partage de données à caractère personnel n'est pas possible. Outre le projet TRUSTroke, les développements du CERN sont utilisés à l'école de médecine de l'Université nationale et capodistrienne d'Athènes pour le dépistage de pathologies cérébrales à l'aide d'IRM ou, plus récemment, pour mettre au point des outils de dépistage du cancer en fonction du risque avec le Centre international de la recherche sur le cancer (CIRC) », explique Luigi Serio, chercheur principal au département Technologie du CERN.
Deux événements publics en ligne sont organisés pour en savoir plus sur le projet :
- « Webinaire TRUSTroke sur l'apprentissage fédéré », le 28 septembre à midi. Pour plus d’informations : https://indico.cern.ch/e/trustrokewebinar.
- « Comment l'intelligence artificielle et une plateforme d'apprentissage fédéré du CERN peuvent aider à gérer les conséquences d’un AVC », le 29 septembre à 9 heures. Pour plus d’informations : https://indico.cern.ch/e/trustroke.
----------
* Le projet CAFEIN (Computer-Aided deFEcts detection, Identification and classificatioN) a bénéficié d’un financement sur le budget du CERN, sous la forme d'une subvention accordée en 2019, pour le transfert de connaissances vers des applications médicales.https://kt.cern/kt-fund/projects/cafein-federated-network-platform-development-and-deployment-ai-based-analysis-and
** Le projet TRUSTroke est financé par l'Union européenne dans le cadre de l'appel HORIZON-HLTH-2022-STAYHLTH-01-two-stage, au titre de l'accord de subvention n° 101080564.