En bref
Vous annotez dans votre navigateur des enregistrements d’opérations réelles : vous délimitez des organes et des instruments et vous marquez les phases de l’intervention. Les modèles de vision par ordinateur pour la chirurgie sont entraînés et testés sur ces annotations.
Pour vous, c’est une manière de voir des centaines d’opérations avant votre première nuit de garde, de tester votre anatomie sur du tissu réel et d’obtenir des données pour un travail de cours, une thèse ou une communication en congrès.
Ce que vous obtenez
Un vrai projet d’IA médicale
Ce n’est pas un exercice de classe. C’est un projet de recherche ouvert. Vous travaillez avec les mêmes jeux de données que les groupes de recherche du monde entier – Cholec80, Endoscapes2023, AutoLaparo – dans un outil d’annotation professionnel, CVAT, selon les règles de qualité qu’attendent les publications scientifiques. Votre annotation devient une part des données sur lesquelles les modèles apprennent et sont testés.
Exposition aux cas
La cholécystectomie par laparoscopie est l’une des opérations les plus fréquentes en chirurgie générale. En un semestre dans le projet, vous en verrez des dizaines du début à la fin, de la pose des trocarts à l’extraction de la vésicule biliaire.
Vous verrez comment la même opération se déroule dans des conditions différentes, à quoi ressemblent un saignement, de la fumée, des adhérences, et comment un chirurgien atteint la vue critique de sécurité avant de clipser le canal. Aucun manuel ne vous offre un tel volume, ni une simple visite au bloc opératoire où vous voyez surtout le dos de l’équipe.
L’anatomie avec retour d’information
Vos premières tâches sont des tâches de calibration : des images qui disposent déjà d’une annotation de référence faite par des experts. Vous délimitez la vésicule biliaire, le canal cystique et le foie, et vous recevez un rapport indiquant dans quelle mesure votre tracé correspondait à la référence pour chaque structure.
C’est comme un travail pratique d’anatomie où chaque pièce a une réponse exacte, sauf que le tissu est vivant et vu à travers un laparoscope. Les images litigieuses sont relues par un chirurgien, le responsable clinique du projet, et les décisions sont consignées dans un journal partagé que tous les participants peuvent lire.
Comment l’IA médicale fonctionne vraiment
Vous suivrez tout le chemin d’une image jusqu’à un modèle : comment les données sont collectées, pourquoi les annotateurs doivent s’accorder, comment un modèle apprend et pourquoi il se trompe.
Quand un assistant « intelligent » arrivera dans votre hôpital, vous saurez sur quelles données il a été entraîné et dans quels cas il ne faut pas lui faire confiance. Tout médecin aura bientôt besoin de ce regard critique.
Une compétence recherchée
Annoter des images et des vidéos médicales est une compétence à part entière, entre médecine et données. L’expérience d’un travail selon une directive stricte, avec contrôle qualité et métriques d’accord, est utile dans les groupes de recherche, dans les essais cliniques et dans les entreprises qui développent des logiciels médicaux.
Recherche sur des données réelles
La recherche étudiante manque généralement de données : il faut les collecter, les faire autoriser et les annoter. Dans ce projet, ce travail est fait ou en cours. Nous avons réuni plus de 50 sujets de recherche, de l’anatomie du triangle de Calot à la confiance que les annotateurs accordent aux suggestions automatiques.
Congrès
Vous pouvez présenter des résultats du projet dans des congrès de recherche étudiante et dans les sessions de jeunes chercheurs des congrès de chirurgie et d’anatomie. Le projet vous aide pour les données, les méthodes et la relecture de votre résumé avant son envoi.
Reconnaissance
- Un profil sur le site dans la liste des contributeurs, avec votre consentement. Il indique votre rôle et les heures d’annotation acceptées.
- La cosignature des publications du projet selon la même règle que pour tout annotateur : au moins 20 heures de matériel annoté et accepté, dans le cadre d’un accord de contribution.
- Une attestation de participation : sur demande, le projet rédige une lettre décrivant votre rôle et la quantité de travail, pour un portfolio, une bourse ou une candidature.
Les publications et les communications enrichissent votre portfolio. De nombreuses universités les comptent comme des réalisations individuelles lors de l’admission à l’internat et au doctorat. Les règles dépendent de l’université et de l’année ; vérifiez les vôtres.
Les personnes
Vous travaillez aux côtés de chirurgiens, d’ingénieurs en apprentissage automatique et d’étudiants d’autres universités et d’autres villes. Ces contacts aident au moment de choisir une spécialité, un internat et un directeur de recherche.
Comment ça marche
- Candidatez. Écrivez-nous : votre année, votre université, ce qui vous intéresse.
- Accueil. Une courte réunion en ligne, la directive d’annotation et une formation à CVAT. Un administrateur crée votre compte ; il n’y a pas d’inscription libre.
- Calibration. Des tâches sur des images dotées d’une annotation de référence, et un rapport sur votre degré de concordance avec elle.
- Tâches réelles. Des lots de 50 à 100 images ou une vidéo. Un second participant relit chaque lot ; un chirurgien relit les images litigieuses.
- Votre propre sujet. En option, un travail de cours, une thèse ou une communication à partir de la liste de sujets ou de votre propre idée.
Temps : environ 2 à 4 heures par semaine, au moment qui vous convient et depuis n’importe quelle ville. Il vous faut un ordinateur avec un navigateur et une souris ; une tablette graphique est plus confortable mais pas indispensable.
Qui nous recherchons
- Des étudiants en médecine et en pédiatrie ayant validé l’anatomie humaine.
- Des étudiants de dernières années et des internes intéressés par la chirurgie, l’anatomie, la radiologie ou l’informatique médicale.
- Des étudiants en ingénierie biomédicale et en informatique, pour travailler à la frontière entre médecine et données.
Vous n’avez pas besoin de savoir programmer.
Ce qu’il faut savoir d’abord
- Uniquement des données ouvertes et autorisées. Le projet travaille avec des jeux de données publiés et désidentifiés et avec des vidéos dont les auteurs ont donné leur autorisation écrite. Ne téléversez jamais d’enregistrements de votre hôpital ou de votre stage, de photos de patients ni aucune information les concernant.
- Annoter n’est pas diagnostiquer. Vos tracés sont des données de recherche. Le responsable clinique du projet a le dernier mot sur les définitions médicales.
- Usage de recherche uniquement. Les modèles du projet ne sont pas destinés à soigner des patients.
- Le projet démarre. Nous préparons les données et faisons approuver la directive d’annotation ; les tâches pilotes commencent ensuite. C’est le bon moment pour nous rejoindre et faire partie du premier groupe d’annotateurs.
Comment nous rejoindre
Écrivez à support@opensurgicalvision.org avec l’objet « Student: annotation » (en anglais, pour que l’équipe puisse trier les messages), ou laissez un message dans les discussions du projet.
Vous étudiez l’informatique ? Vous avez votre propre page.
Vous êtes enseignant et souhaitez amener un groupe ? Consultez la page pour les enseignants et les départements.