Prédiction équitable du cancer du poumon par fusion de modèles de fondation visuels et d’enrichissement clinique par LLM

BrainInnov Inc. développe des systèmes d’aide à la décision en imagerie médicale. Le cancer du poumon est le plus meurtrier au Canada, avec un taux de survie de seulement 4 % sur 5 ans lorsqu’il est détecté tardivement, contre 63 % en cas de dépistage précoce (Statistique Canada, 2022). Ce cancer engendre des coûts annuels de 6 milliards de dollars (House of Commons, 2011), et 70 % des patients sont diagnostiqués à un stade avancé (Canadian Partnership Against Cancer, 2020). Bien que certaines approches combinent déjà imagerie et données cliniques pour la prédiction du risque, elles se limitent généralement à intégrer ces données de manière brute, sans exploiter le potentiel de raisonnement clinique structuré que permettent les avancées récentes en grands modèles de langage. BrainInnov explore une approche novatrice : utiliser des grands modèles de langage (LLM) pour transformer ces données cliniques codées en raisonnement clinique structuré, puis fusionner ce raisonnement avec l’analyse d’imagerie. Des résultats préliminaires prometteurs valident cette direction. Ce projet permettra à BrainInnov de (1) développer un système de prédiction combinant intelligence artificielle visuelle et raisonnement clinique automatisé, (2) garantir l’équité de ce système pour tous les sous-groupes de la population, et (3) publier les résultats dans une conférence scientifique de premier plan, positionnant l’entreprise à la frontière de l’IA médicale responsable.

Faculty Supervisor:

Ulrich Aivodji

Student:

Partner:

BrainInnov Inc.

Discipline:

Computer science

Sector:

Manufacturing

University:

École de technologie supérieure

Program: