Lutte contre les cancers : un jeune médecin neversois reçoit un prix pour sa thèse à Clermont-Ferrand
Un médecin neversois a été remarqué pour ses travaux à Clermont-Ferrand. Achraf Kanan, 29 ans, vient de recevoir un prix (1.500 €) par le comité départemental de la Ligue contre le cancer du Puy-de-Dôme pour sa thèse de médecine.
Tous les ans, la Ligue contre le cancer décerne des prix aux étudiants qui font avancer la médecine et aident à la lutte contre les cancers.
"Chaque année, le processus de sélection est le même", explique Hervé Dub, président de la Ligue contre le cancer 63, "nous faisons une sélection des thèses de médecine, pharmacie et sciences présentées lors des deux dernières années. Ce qui représente une douzaine de thèses par an. La commission scientifique se réunit et décide."
Cette année, le choix a été particulièrement complexe, tant le niveau des thèses était élevé.
Ainsi, la Ligue souligne qu’Achraf Kanan a comparé "la détection des métastases hépatiques au scanner entre reconstruction itérative et reconstruction basée sur l’apprentissage profond."
En grand vulgarisateur, cet étudiant en 5e année d’internat (donc onze ans d’études) nous détaille ses travaux et nous dit sa fierté d’avoir obtenu son premier prix.
Expliquez-nous en quoi ont constitué vos travaux remarqués par la Ligue contre le cancer
Je vais essayer d’être bref (rires). Ma thèse portait sur un outil de reconstruction d’images à partir des scanners, à partir d’algorithmes qui reconstituent les données brutes des scanners. Il existe plusieurs logiciels capables de cela. Mon travail a porté sur un logiciel récent qui intègre l’intelligence artificielle, le deep learning, pour parvenir à des images de plus grande qualité.
L’objectif de ma thèse était d’évaluer cet algorithme d’intelligence artificielle dans la reconstruction des images pour la détection des métastases hépatiques, c’est-à-dire des lésions cancéreuses du foie.
Votre thèse va donc permettre le choix d’un logiciel plus qu’un autre ?
Exactement. L’objectif était de comparer les nouveaux algorithmes, avec le deep learning, aux anciens, les plus souvent utilisés.
La conclusion de ce travail, actuellement en cours de publication, met en lumière la supériorité de ces techniques dans la détection de ces métastases.La comparaison de la sensibilité des détections d’images s’est faite sur plus de 120 patients.
Donc, on peut dire que vous n’êtes pas que médecin, mais aussi spécialiste des logiciels ?
La radiologie est une spécialité qui est très technique. Il faut bien maîtriser les outils que cela soit en pré-traitement, en post traitement, en optimisation. Nous devons réaliser des protocoles différents.
Pour connaître les machines, nous travaillons avec des ingénieurs, qui sont d’une aide précieuse.
Il y a effectivement un travail technique derrière cela. Ce n’est pas seulement de l’analyse d’images. Il faut créer cette image et qu’elle soit la plus optimale possible. Il faut être très polyvalent.
Quel a été votre parcours jusqu’à ce prix ?
Je suis de Nevers. J’ai étudié au collège Fénelon, puis au lycée Saint-Cyr. Puis, j’ai intégré la faculté de médecine de Clermont-Ferrand.
Je n’ai pas hésité. Je me suis orienté vers médecine. Il faut dire que j’ai été baigné dans ce secteur, mes parents étant eux-mêmes médecins.
Aujourd’hui, j’ai effectué onze ans d’études, sans redoublement. Je suis donc aujourd’hui docteur en médecine, mais sans spécialité. Je dois finir mon DES, diplôme d’études spécialisées. Il me reste donc encore dix-huit mois, puis un à deux ans en post-internat pour être autonome dans ma spécialité.
Pourquoi avoir choisi la radiologie ?
J’ai eu beaucoup d’hésitation. J’ai placé la radiologie en premier choix, car, pour moi, il s’agit d’une spécialité transversale.
La radiologie permet de s’orienter vers de nombreuses spécialités d’organes.
On peut aussi bien faire de la neurologie que de la pédiatrie. J’aime à la fois ce côté d’investigation très vaste, et ce côté technique, qui va au-delà de l’analyse d’images.
Contrairement à ce que l’on pourrait croire, il s’agit d’une spécialité qui est très proche de la prise en charge du patient. Ce matin même, j’ai traité des tumeurs et j’espère le faire encore longtemps.
Laure Brunet