L’intelligence artificielle au chevet de la médecine

La start-up française Therapixel est à la pointe en matière d’intelligence artificielle appliquée au diagnostic médical.

LE PARISIEN WEEK-END. Rapidité, précision, fiabilité… Les algorithmes, notamment ceux mis au point par une start-up française, ouvrent la porte à une révolution du diagnostic médical. De quoi changer la vie des patients, mais aussi celle des soignants.

Des algorithmes remplaceront-ils, demain, les médecins pour reconnaître un cancer du sein, une leucémie ou un risque de mort subite lié à un problème cardiaque ? Depuis deux ans, les progrès du diagnostic médical assisté par intelligence artificielle sont importants. A la manoeuvre, des géants des technologies comme IBM, Google, Microsoft, et les constructeurs Philips et Siemens.

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Face à eux, des start-up françaises tentent elles aussi d’occuper ce terrain prometteur. C’est le cas d’Implicity, spécialisée dans l’écoute à distance des pacemakers, de DreamUp Vision, experte de la détection de la rétinopathie diabétique (une lésion de la rétine qui peut causer la cécité des malades du diabète, NDLR) ou de Cardiologs, qui interprète les électrocardiogrammes.

Le principe ? Des algorithmes apprennent à reconnaître une anomalie sur un examen – une radio, par exemple – en se basant sur des millions d’images similaires présentes dans des bases de données. Cette technique qui remonte aux années 1950, dite d’apprentissage automatique, est devenue très efficace.

« L’explosion des capacités de calcul et des bases de données a permis de rendre les algorithmes plus vite et savent mieux reconnaître leurs erreurs », souligne Maxime Sermesant, spécialiste de l’analyse d’images médicales à Institut national de recherche en informatique et en automatique (Inria).

Diminuer le nombre d’erreurs

Therapixel, une start-up issue de l’Inria à la pointe en matière de technologie appliquée au diagnostic médical, met au point un outil pour améliorer le dépistage du cancer du sein. « Deux médecins regardent aujourd’hui une mammographie. Le premier détecte et caractérise, en environ cinq minutes, les éventuelles anomalies. Le second confirme ou infirme, en une trentaine de secondes, ce que le premier a rédigé », rappelle Olivier Clatz, cofondateur de Therapixel.

« Le premier niveau d’analyse peut être automatisé », estime-t-il. L’enjeu ? Gagner en rapidité, diminuer le nombre de fois où un cancer n’est pas détecté (environ 10 % à l’issue de la première étape), mais aussi éviter d’inquiéter les patientes avec des résultats alarmants qui se révéleront erronés.

Dans la première phase de développement de l’outil, l’algorithme de Therapixel a fait passer le taux de ces fausses mauvaises nouvelles (les « faux positifs ») de 25 % à 4 %. « Lorsque l’algorithme fait une erreur, on va voir les radiologues qui collaborent avec nous et on leur demande de nous expliquer comment ils auraient procédé. Puis on ajoute une branche à notre programme », explique Olivier Clatz.

L’intelligence artificielle pourrait être précieuse quand les examens sont toujours plus nombreux et approfondis, et les données de santé plus détaillées pour chaque patient. « Il y a quelques années, un scanner captait de 100 à 150 images. Avec la technique de l’imagerie spectrale, nous avons aujourd’hui jusqu’à 3 000 clichés à analyser par examen », note Marc Zins, chef du service de radiologie de l’hôpital Saint-Joseph, à Paris (14e). Mais les praticiens manquent. Près de 40 % des postes de la spécialité sont vacants dans le secteur hospitalier public, selon un rapport de la Cour des comptes de mai 2016.

« La radiologie a toujours innové. Elle est habituée aux technologies de rupture, comme l’ont été le scanner et l’IRM (mis au point dans les années 1970, NDLR), rappelle Marc Zins. En automatisant les analyses de base, l’intelligence artificielle va nous permettre de nous concentrer sur les cas complexes, et surtout sur le patient. »

Outre la radiologie, la détection d’anomalies sur des biopsies, le choix de la meilleure combinaison d’examens à réaliser pour un patient et l’étude de l’ADN seront aussi bientôt possibles grâce à l’intelligence artificielle. Les acteurs historiques de l’analyse biologique, tels Cerba ou Biomnis, font entrer cette dernière dans leurs laboratoires.

De son côté, le groupe néerlandais Philips vient d’annoncer la création d’un centre d’expertise mondial appliqué à l’intelligence artificielle dans son siège de Suresnes (Hauts-de-Seine). Il accueillera 50 chercheurs et ingénieurs qui exploreront la cardiologie, l’oncologie et les maladies rares.

Détecter certaines mutations de l’ADN

Enfin, la start-up suisse Sophia Genetics fournit déjà à plusieurs centaines d’hôpitaux dans le monde une analyse exhaustive de l’ADN de leurs patients. Ce service rapide (deux heures de travail facturées 150 euros) permet de détecter les mutations responsables des cancers dits héréditaires, tels ceux du sein, de l’ovaire ou du colon, et de personnaliser les soins. Avec, en ligne de mire, des traitements plus efficaces et des vies sauvées.

 

Un coach numérique

L’intelligence artificielle fait des miracles dans des domaines inattendus. La start-up française PIQ a mis au point un dispositif connecté pour aider les sportifs du dimanche à améliorer leurs gestes en les comparant à ceux de millions d’athlètes de bon niveau. Celui-ci est composé de capteurs de mouvements qui s’adaptent à des accessoires, comme un gant de boxe, complétés par un « assistant » doté d’une intelligence artificielle embarquée. Déjà disponible pour la boxe, le ski, le golf, le tennis, le kitesurf et l’équitation, le robot PIQ capte en finesse les mouvements et analyse vitesse, accélérations et puissance. L’outil met en valeur les points forts du sportif amateur et lui donne, en ligne, des conseils pour s’améliorer.

Source : L’intelligence artificielle au chevet de la médecine

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