Le projet ARAMIS (Emergence, Cancéropôle Ile-de-France) a pour objectif de développer un algorithme d'intelligence artificielle capable d'analyser automatiquement les images de tomographie par émission de positons (TEP) au FDG dans le domaine de l'oncologie. Ce projet vise à mieux comprendre et prédire l'évolution des cancers en extrayant des informations pertinentes à partir des images, telles que les caractéristiques des lésions tumorales et des tissus non tumoraux. Grâce à un algorithme d'apprentissage non supervisé, ARAMIS explorera un espace latent, permettant de structurer et d'interpréter les données issues des TEP.
Le projet repose sur une base de données rétrospective comprenant plus de 4 000 TEP scans de patients atteints de différents types de cancers. L'analyse de cet espace latent permettra de concevoir un classifieur capable d'identifier automatiquement l'organe d'origine du cancer et de résoudre d'autres tâches complexes, comme la prédiction de la réponse aux traitements ou de la survie des patients.