Ce programme de recherche porte sur le développement, la validation et l’implémentation clinique de solutions d’intelligence artificielle (IA) en endoscopie digestive. Le projet couvre l’ensemble du cycle de vie de l’IA, depuis la création de bases de données jusqu’au déploiement clinique, avec pour objectif d’améliorer les soins aux patients par une meilleure précision diagnostique et un soutien à la décision clinique.
L’IA transforme actuellement l’endoscopie digestive avec des applications variées : détection et caractérisation de polypes, évaluation de l’activité des maladies inflammatoires de l’intestin (MII), surveillance de l’œsophage de Barrett, et mesure de la qualité des procédures. Cependant, des défis importants persistent entre la performance de l’IA en contexte de recherche et son utilité clinique réelle, notamment la gestion des faux positifs, la généralisation à différentes populations de patients, et l’intégration du contexte clinique.
Le projet s’articule autour de plusieurs volets : la création et le maintien d’une base de données endoscopiques complète (Vidéothèque du CHUM) contenant des vidéos, des données cliniques et des résultats anatomopathologiques, le développement de modèles d’IA pour diverses applications endoscopiques, la validation clinique prospective de systèmes d’IA commerciaux et développés localement et l’étude de l’intégration optimale de l’IA dans les flux de travail cliniques.
Nos activités de recherche actuelles incluent la validation prospective de systèmes de scoring des MII, l’évaluation de l’estimation visuelle de la taille des polypes, l’expansion de notre base de données endoscopiques avec plus de 8 500 patients et 9 000 procédures, le développement de modèles fondamentaux en collaboration avec des partenaires computationnels, et l’évaluation de systèmes de diagnostic assisté par ordinateur.
Ce projet vise à améliorer la détection des lésions, standardiser l’évaluation de l’activité inflammatoire, optimiser les intervalles de surveillance, et développer des lignes directrices pour l’implémentation de l’IA en endoscopie. L’infrastructure développée servira également de ressource collaborative pour la recherche régionale et nationale en IA médicale.