Dans le cas du cancer du sang et des ganglions lymphatiques, les spécialistes doivent évaluer de grandes quantités de données complexes sur une seule cellule. Des chercheurs de l’hôpital universitaire de Fribourg et de l’Institut des sciences Weizmann en Israël ont développé un modèle basé sur l’intelligence artificielle qui peut automatiser des parties essentielles de cette analyse. Dans la leucémie lymphoïde chronique (LLC), il a spécifiquement reconnu les cellules cancéreuses typiques parmi des millions de cellules mesurées. Les résultats concordaient très bien avec l’évaluation manuelle par des spécialistes. Le modèle open source CytoVI (abréviation de « Variational Inference for Cytometry ») pourrait alléger la charge de travail du personnel, standardiser les examens et rendre plus facilement visibles les changements liés à la maladie. La méthode a été publiée dans Nature Methods.
Isabelle Lafont
En tant que fondatrice d'ACDM, je suis passionnée par l'idée de créer une communauté qui favorise l'innovation et le partage dans le domaine de la santé. Avec un parcours en communication et en gestion de projets de santé, je suis dédiée à rendre l'information médicale accessible et pertinente pour tous. Mon engagement est de promouvoir un dialogue éclairé et inclusif autour du bien-être et de la médecine.