AWARrD Projet 1
Léiomyomes utérins ou fibromes - Fréquent, mais comment savoir s'il s'agit de cancers?
À l'âge de 50 ans, au moins 70 à 80% des femmes africaines développeront des tumeurs dans leur utérus appelées léiomyomes ou, plus communément, fibromes. Dans la grande majorité des cas, les fibromes ne provoquent jamais de symptômes du tout, et souvent, lorsqu'une femme présente des symptômes de saignements vaginaux anormaux, de pression ou même d'infertilité, les fibromes qu'elle pourrait avoir ne sont pas associés au problème auquel elle est confrontée. Cependant, dans certains cas, les fibromes peuvent provoquer des saignements menstruels abondants (HMB) - parfois sans même élargir l'utérus, ou ils peuvent contribuer à l'infertilité ou à une perte de grossesse récurrente, et, s'ils deviennent très volumineux, ils peuvent se manifester avec des symptômes liés à la pression. sur les organes et structures environnants. Bien que ce soit un problème au premier plan, il y a un autre problème qui se cache et c'est le risque que le fibrome soit réellement un cancer - un léiomyosarcome. Comparés aux fibromes bénins ou non malins, les léiomyosarcomes sont assez rares, mais quand on considère la fréquence des léiomyomes, c'est une considération. Il y a au moins trois problèmes malheureux. La première est que nous n'avons pas une bonne idée de la fréquence de la malignité - les estimations varient d'environ 1/250 à 1/7 000, étant généralement plus élevées chez les femmes dans leurs cinquième et sixième décennies. Le deuxième problème est que les léiomyosarcomes sont associés à un taux de mortalité élevé - il est difficile de traiter avec succès ces tumeurs avant qu'elles ne se soient propagées à d'autres organes. Le dernier problème est que nous n'avons pas encore de moyen de diagnostiquer les léiomyomes soupçonnés d'être malins. C'est donc là qu'interviennent l'équipe AWARrD et la science des données.
Intelligence artificielle pour le myomètre - Enseignement machines pour détecter le léiomyosarcome
Le projet AIM est conçu pour tester l'hypothèse qu'en exposant des images par résonance magnétique (IRM) de léiomyomes sciemment bénins et malins - léiomyosarcomes - à un système informatisé «d'apprentissage en profondeur», la «machine» peut «apprendre» à diagnostiquer les léiomyosarcomes en détectant des différences subtiles qui peuvent échapper à l'œil humain. Pour le projet AIM, une base de données de centaines d'IRM de fibromes bénins sera utilisée pour entraîner la machine à reconnaître les tumeurs bénignes, et un ensemble d'IRM du léiomyosarcome sera trouvé pour montrer au système la version maligne. Des informaticiens ayant une expertise en «apprentissage en profondeur» à l'Université d'Assiut et à l'Université de Chicago développeront ce projet et nous espérons nous aider à trouver un moyen de diagnostiquer ces tumeurs rares mais dangereuses.