Lauréat : Alix Pradere
Année de concours : 2024
Type de candidature : création-développement
Domaine technologique : Technologies médicales
Région : Île-de-France
Projet : VISIONERVES
Unité de recherche liée au projet : LIP6 - Laboratoire d'informatique de Paris 6;LTCI - Laboratoire traitement et communication de l'information
Structure liée au projet : Hôpital Necker-Enfants malades AP-HP;UP Cité - Université Paris Cité;Sorbonne U - Sorbonne Université;Télécom Paris;IP Paris - Institut polytechnique de Paris
Déjà lauréat en : Non disponible
Visionerves propose une IA permettant de générer une visualisation en 3D de l’IRM et révélant les nerfspériphériques
La modélisation proposée est automatique, rapide et réalisée à partir de l’IRM du patient. 
La stratégie chirurgicale repose sur une analyse fine préopératoire de l’anatomie du patient via des images en 2D (IRM et scanner) qui ne permettent pratiquement pas de visualiser les nerfs périphériques. Leur analyse demande un effort de simulation cognitive pour se représenter l’anatomie en 3D : elle est souvent complexe, fruit de l’expérience pour les médecins et impossible pour les patients. 
Dans les zones richement innervées, la chirurgie peut provoquer des lésions nerveuses conduisant à des séquelles fonctionnelles souvent irréversibles sur le langage, la déglutition, la sensibilité ou la motricité, les fonctions digestives et urinaires de continence ou les fonctions de reproduction – selon les zones opérées. 
La visualisation des nerfs en amont apporte une information augmentée au chirurgien qui peut ainsi adapter sa stratégie chirurgicale, réaliser un arbitrage sur les options thérapeutiques et les voies d’abord chirurgicales pour mieux préserver les nerfs et optimiser le déroulement de la chirurgie. Elle permet de mieux partager les objectifs avec l’ensemble de l’équipe du bloc opératoire. Enfin la visualisation en 3D révélant les nerfs permet de mieux expliquer au patient, ou à ses parents, les contraintes, options et risques de la chirurgie, améliorant ainsi la nécessaire alliance thérapeutique entre patients et médecins. En aval, la technologie permet un meilleur suivi des patients, de leur évolution. 
Les travaux sont le fruit de 8 ans de recherche entre chirurgiens, ingénieurs et radiologues experts d’excellence dirigés par les Pr Sabine Sarnacki et Isabelle Bloch, qui ont été récompensées par le prix Galien 2023, volet Travaux de recherche. Ces travaux sont nés d’un besoin issu des services de chirurgie de l’Hôpital Necker-Enfants Malades où sont opérés plus de 600 enfants par an porteurs de tumeurs solides où l’enjeu de préserver les nerfs est crucial pour éviter des séquelles avec un impact sur la motricité et la sensibilité à très long terme. Initiés sur l’enfant, ces travaux ont été étendu à l’adulte. Pr Sabine Sarnacki, professeur de chirurgie pédiatrique, est chef du service de chirurgie viscérale et urologique à l’hôpital Necker Enfants Malades et doyenne de la faculté de médecine de l’Université Paris Cité ; Pr Isabelle Bloch est professeure à Sorbonne Université, dans le laboratoire LIP6 (chaire en Intelligence Artificielle), et associée au LTCI, Télécom Paris, Institut polytechnique de Paris. 
La segmentation des organes et des structures anatomiques est réalisée par un système d’intelligence artificielle reposant sur des techniques d’apprentissage supervisé. Ce système d’IA est modulaire et composé d’algorithmes de localisation, de segmentation sémantique et de correction assistée des erreurs, créant une chaîne de production des modèles 3D facilement utilisable et adaptée aux délais cliniques chirurgicaux. La reconstruction du système nerveux périphérique à partir d’images IRM de diffusion permet l’exploration des racines nerveuses lombo-sacrées. La fiabilité et la cohérence clinique des nerfs reconstruits sont assurées par un système d’IA symbolique intégrant les connaissances anatomiques et chirurgicales, exprimées sous la forme de relations spatiales et de propriétés géométriques. Les algorithmes prennent en compte les variations anatomiques inter-individuelles et liées à la pathologie. Développée sur la région pelvienne, la technologie est en cours d’extension aux autres zones anatomiques. Elle est constitutive des technologies de jumeaux numériques.