Bienvenue au professeur José Dolz
Sa spécialité : L’optimisation des méthodes d’analyse en imagerie médicale
Vendredi 9 novembre 2018 – L’École de technologie supérieure est heureuse d’annoncer l’entrée en poste du professeur José Dolz, au Département de génie logiciel et des technologies de l’information.
À ce jour, seul un médecin peut analyser des images médicales. Il est le seul à pouvoir poser un diagnostic. Bientôt, l’intelligence artificielle lui donnera un coup de main en lui permettant de reconnaître automatiquement des structures anatomiques, d’identifier des anomalies et de l’aider dans la prise de décision en lui suggérant des hypothèses. C’est grâce à l’analyse de milliers d’images médicales de personnes qui présentent des symptômes semblables que l’intelligence artificielle pourra recouper les informations et tirer des conclusions.
La machine réussit cette prouesse en décryptant les images et en faisant les liens entre les données visuelles et les diagnostics posés. Mais l’intelligence humaine sera toujours nécessaire pour réaliser le diagnostic final, bien sûr.
C’est à la réalisation de ce futur que José Dolz se consacre. Spécialisé en intelligence artificielle et en apprentissage profond (Deep learning) appliqués à la reconnaissance visuelle, il met au point des solutions afin que la machine soit capable d’analyser de gros volumes de données, qu’elle puisse les comparer et faire des liens. « Les enjeux de la médecine aujourd’hui sont d’avoir des résultats rapides, précis, interprétables et fiables. On développe des processus qui permettent cela », explique José Dolz. Le chercheur travaille particulièrement sur l’apprentissage machine sous faible supervision. La machine est alors programmée pour apprendre par elle-même, sans une grande intervention humaine.
Le goût d’aider
L’ingénieur espagnol de 36 ans détient une maîtrise en génie des télécommunications, obtenue dans son pays d’origine en 2010 et un doctorat en mathématiques appliquées de l’Université de Lille II-Droit et Santé. Il a obtenu une bourse Marie-Curie pour réaliser ses études de doctorat, pendant lesquelles il a travaillé sur des méthodes de segmentation automatique des organes à risque dans le cancer du cerveau. José Dolz est ensuite venu au Québec et à l’ÉTS, en 2016, pour faire un stage postdoctoral. Sa recherche portait alors sur le « deep learning » et l’optimisation des méthodes d’analyse en imagerie médicale.
Dans son domaine de recherche, José Dolz est confronté à plusieurs enjeux. Malgré leur performance exceptionnelle, un inconvénient important de ces approches est leur extrême besoin de nombreuses données étiquetées, qui sont rarement disponibles dans la pratique. En plus, dans le domaine médical, étiqueter manuellement les données requiert un processus coûteux et long. Or, un autre défi de taille se dresse devant les chercheurs : le principe de confidentialité des données médicales. Un principe qui rend frileux les hôpitaux pour partager les informations de leurs patients avec une machine et des chercheurs.
L’ingénieur s’est lancé dans ces recherches, passionné par le fait « d’aider les autres à améliorer leur vie. Quand j’étais jeune, j’hésitais entre devenir ingénieur et médecin. J’ai trouvé la voie qui réunit ces deux vocations », se réjouit José Dolz, dans un sourire. Appliquées par nature, ces recherches font évoluer concrètement la médecine d’aujourd’hui.
En contact avec de nombreux établissements hospitaliers au Québec et ailleurs dans le monde (Chine, France, États-Unis, etc.), José Dolz multiplie les collaborations pour essayer de trouver des solutions à ces problèmes complexes et obtenir assez de données pour faire avancer sa recherche.
Sa venue à l’ÉTS lui permet aussi de concilier ses deux carrières : académique et industrielle. L’ingénieur connaît en effet l’industrie pour avoir travaillé dans une startup, qui conçoit des solutions de réalité augmentée et de vision machine pour les appareils mobiles. Il a aussi passé quatre ans dans une entreprise de conception de logiciels de contrôle qualité pour l’imagerie médicale et la radiothérapie, Aquilab.
Au nom de toute la communauté de l’ÉTS, nous lui souhaitons la plus cordiale des bienvenues.
Emmanuelle Berthou | Conseillère en communication
Service des communications
