Ferdinand Dhombres occupe une place de choix à l’interface de la pratique clinique de pointe en médecine fœtale et de la recherche en informatique biomédicale. Professeur des universités–Praticien hospitalier à la Sorbonne et à l’AP-HP, il partage son temps entre les examens échographiques obstétricaux de haute précision à l’hôpital Armand-Trousseau et la conduite de travaux novateurs en représentations des connaissances médicales à l’INSERM (laboratoire LIMICS). En un peu plus d’une décennie, le Dr Dhombres a su créer un pont entre la clinique et l’informatique : de la conception d’ontologies pour décrire les pathologies fœtales, à l’architecture de systèmes d’aide à la décision alimentés par l’IA, en passant par la formation nationale des praticiens en imagerie obstétricale.
Jeunesse et formation
Né à Paris, Ferdinand Dhombres se passionne très tôt pour les sciences de la vie et l’informatique. Il intègre la faculté de médecine René Descartes, où il obtient son Doctorat en Médecine en 2011. Sous la houlette de spécialistes en médecine materno-fœtale, il développe une fascination pour le diagnostic prénatal par échographie, conscient que la prise de décision repose sur l’intégration de données multiples : imagerie, antécédents cliniques et recommandations évolutives.
Pour fédérer ces informations, il entreprend simultanément un doctorat en informatique médicale à l’Université Pierre et Marie Curie (Paris VI). Sa thèse, soutenue en 2013, porte sur la conception et l’évaluation de ressources sémantiques (ontologies) visant à structurer et coder les comptes-rendus échographiques pour en faciliter le raisonnement automatique.
En 2013, il rejoint comme post-doctorant le Lister Hill National Center for Biomedical Communications de la National Library of Medicine (Bethesda, USA). Là, il étend son travail aux ontologies de phénotypes humains, contribuant à l’intégration des anomalies fœtales dans les bases de connaissances biomédicales internationales. Cette période affine son expertise en IA symbolique et l’expose à l’écosystème de recherche clinique américain.
En 2023, après une décennie d’alternance entre recherche et clinique, il obtient son Habilitation à Diriger des Recherches (HDR) à la Sorbonne, validant sa capacité à encadrer des thèses et à conduire des équipes d’envergure.
Positions cliniques et académiques
Professeur des universités–Praticien hospitalier, Sorbonne & AP-HP
Depuis 2015, le Dr Dhombres exerce en tant que Professeur des universités–Praticien hospitalier, partagé entre la Sorbonne et l’AP-HP. À l’hôpital Armand-Trousseau, il réalise des échographies fœtales de haute précision : dépistage du premier trimestre (translucidité nucale), examen anatomique détaillé, suivi de croissance pour grossesses à risque. Il collabore étroitement avec médecins materno-fœtaux, généticiens et chirurgiens néonatals pour élaborer des plans de prise en charge personnalisés (par exemple, hernie diaphragmatique, myéloméningocèle).
Parallèlement, il forme les internes et échographistes, alliant technique d’acquisition d’images et raisonnement clinique fin. Son unité sert de laboratoire vivant où sont déployés des outils informatiques : modules de mesure automatisée et modèles de compte-rendu structuré.
Chercheur senior, INSERM LIMICS (UMR_S 1142)
Au laboratoire LIMICS (INSERM–Sorbonne), le Dr Dhombres conduit des projets pluridisciplinaires alliant informatique, bio-ingénierie et médecine. Il y dirige la conception d’ontologies pour pathologies prénatales, la création de bases de connaissances d’images échographiques et le prototypage de systèmes d’aide à la décision clinique (CDSS). Ces prototypes exploitent à la fois l’IA symbolique (ontologies, règles logiques) et l’apprentissage automatique pour proposer des recommandations explicables et robustes, en collaboration avec l’industrie (constructeurs d’équipements, éditeurs de logiciels de santé).
Domaines de recherche et méthodologies
-
Médecine fœtale et échographie obstétricale
-
Détection des anomalies : affinement des marqueurs échographiques (cardiaques, neurologiques, etc.).
-
Évaluation de la croissance : comparaison critique des courbes internationales (WHO, INTERGROWTH-21st) et propositions de modèles personnalisés tenant compte de facteurs maternels et ethniques.
-
Thérapies fœtales : participation à des équipes multidisciplinaires pour interventions in utero (ex. chirurgie ouverte de la myéloméningocèle) et suivi périnatal.
-
-
Représentation des connaissances médicales
-
Ontologies et terminologies : conception de vocabulaires formels codant les anomalies fœtales, guidelines échographiques, interopérabilité avec SNOMED CT ou HPO.
-
Intégration sémantique : transformation de textes cliniques non structurés en données calculables, facilitant la logique formelle et les inférences automatiques.
-
Algorithmes d’aide à la décision : architectures hybrides combinant règles logiques et modèles probabilistes ou réseaux de neurones, garantissant traçabilité et performance.
-
-
Intelligence artificielle en santé
-
IA symbolique : systèmes à base de règles et ontologies pour fournir un raisonnement transparent.
-
Apprentissage automatique : réseaux convolutionnels pour la détection de plans standards et la mesure biométrique automatique.
-
Interaction homme-machine : ergonomie des interfaces : affichage de suggestions en temps réel sur les consoles échographiques pour renforcer confiance et adoption.
-
Projets de recherche majeurs
SUOG : Smart Ultrasound in Obstetrics and Gynecology
Le projet SUOG, financé à hauteur de 2,8 M€ par EIT Health, fédère huit partenaires européens (AP-HP, INSERM LIMICS, GE Healthcare, CHU Vall d’Hebron, UCLH, CHU Brugmann, Hospices Civils de Lyon, SATT Lutech).
-
Objectif : fournir aux opérateurs d’échographie (experts et débutants) une guidance intelligente en temps réel.
-
Approche :
-
Raisonnement ontologique : identification des vues et mesures complémentaires à réaliser lors d’une anomalie suspectée.
-
Deep Learning : détection automatique des plans standards et évaluation de la qualité de l’image.
-
-
Intégration : plugin logiciel pour consoles échographiques, affichant flèches « next-best-view » et guides de mesure, tout en consignant les résultats de façon structurée.
-
Résultats préliminaires : diminution de 20 % des anomalies manquées par opérateurs novices et gain de 15 % de temps pour les bilans anatomiques.
EUCAIM : European Cancer Imaging Initiative
Dans le cadre de l’initiative soutenue par le programme-cadre EU under GA 101100633, le Dr Dhombres conçoit, pour EUCAIM, un registre ontologique fédéré d’images oncologiques (CT, IRM, TEP). L’objectif est d’harmoniser les métadonnées et conventions de classement pour permettre des requêtes trans-site (ex. tumeurs pancréatiques avec invasion vasculaire) tout en garantissant la confidentialité via des protocoles d’analyse fédérée.
Autres prototypes
-
Ontologie pour grossesses extra-utérines : cadre d’annotation d’images échographiques, validé à > 95 % de concordance.
-
Outil de sélection à la chirurgie fœtale : CDSS intégrant données échographiques, facteurs maternels et modèles de risque neuro-développemental pour guider les équipes pluridisciplinaires.
Publications et contributions scientifiques clés
Le Dr Dhombres a signé plus de 70 articles et chapitres. Parmi les plus marquants :
-
Revue systématique de l’IA en OBGYN (JMIR, 2022) : analyse des approches symboliques vs apprentissage automatique, et feuille de route pour la traduction clinique.
-
Évaluation des courbes de croissance (BJOG, 2022) : étude multicentrique soulignant les écarts entre standards et proposant des courbes adaptatives.
-
Chirurgie fœtale de la myéloméningocèle (J Gynecol Obstet Hum Reprod, 2021) : cohorte nationale comparant issues périnatales du traitement pré- vs postnatal.
-
Ontologie grossesse extra-utérine (J Biomed Semantics, 2017) : description et validation d’une ontologie d’annotation, base pour l’automatisation des comptes-rendus.
-
Éditeur de section « Représentation des connaissances » pour l’IMIA Yearbook (2019–2023).
Ses travaux cumulent plus de 1 750 citations, attestant de leur impact clinique et méthodologique.
Enseignement, coordination et leadership
-
DIU d’échographie gynéco-obstétricale : co-coordination depuis 2016, formation de plus de 200 praticiens aux techniques et outils informatiques appliqués à l’échographie.
-
Centre Pluridisciplinaire de Diagnostic Prénatal (CPDPN) : participation aux protocoles nationaux, revues de cas hebdomadaires et mentorat des jeunes médecins.
-
Comités éditoriaux et de pilotage : Ultrasound in Obstetrics & Gynecology, Journal of Biomedical Semantics, IMIA Yearbook, et comités de projets européens sur l’éthique de l’IA.
Distinctions et reconnaissance
-
HDR, Sorbonne (2023)
-
Titre d’« Associate Professor » équivalent AMIA (American Medical Informatics Association)
-
Subvention EIT Health (2,8 M€) pour SUOG
-
Prix Jeune Chercheur INSERM (2018) pour innovations en e-santé
-
h-index > 25, plus de 1 750 citations Google Scholar
-
Conférencier invité : AIUM, ISUOG, MedInfo
Perspectives d’avenir et héritage
-
Déploiement global de SUOG : validation dans les milieux à ressources limitées, adaptation de la guidance aux performances individuelles.
-
Extension des ontologies : prise en charge du 3D/4D et de l’IRM fœtale dans les cadres sémantiques existants.
-
Formation d’experts clinico-informaticiens : programmes de doctorat et post-doc en partenariat international.
-
Promotion de l’IA explicable : modèles hybrides alliant traçabilité des règles symboliques et puissance prédictive des réseaux de neurones.
En combinant clinicalité et innovation technologique, Ferdinand Dhombres incarne la médecine fœtale de demain : des outils intelligents, transparents et centrés sur le patient, pour améliorer la sécurité et la précision du diagnostic prénatal.
Conclusion
Le parcours de Ferdinand Dhombres illustre la force du clinicien-chercheur hybrid. Des couloirs d’Armand-Trousseau aux algorithmes de LIMICS, il a su transformer les défis du diagnostic prénatal en opportunités d’innovation informatique. Par ses projets phares, ses publications fondatrices et son engagement pédagogique, il contribue à façonner l’avenir d’une imagerie obstétricale plus sûre, plus efficace et plus intelligente, au service des mères et des futurs enfants du monde entier.
