Une aide à la décision pour le diagnostic et le traitement

[Pau le 20/04/17 dans Les Échos]. L’intelligence artificielle aide les praticiens à individualiser leur décision. Des plates-formes comme IBM Watson santé et Qynapse montrent la voie. Par Eliane Kan

Cette plate-forme de technologie cognitive analyse les données du patient afin de poser un diagnostique individuel. © D.R.

En cas de pathologies lourdes, par exemple de cancer ou de dégénérescence du système nerveux, plus vite le diagnostic est établi et plus le traitement thérapeutique est efficace. Un défi auquel tentent de répondre les plates-formes d’intelligence artificielle spécialisée dans la santé, dont la plus connue, Watson, a été créée par IBM en 2011. « Il s’agit d’un système d’intelligence augmentée, basé sur de l’apprentissage et des règles d’intelligence artificielle, qui est conçu pour accompagner la prise de décision », résume Pascal Sempé, directeur Watson santé chez IBM Europe. En milieu hospitalier, cette plate-forme de technologie cognitive analyse les données du patient en les croisant notamment avec les recommandations de pratiques cliniques et celles contenues dans la littérature médicale.

De tels outils d’analyse de données et d’intelligence artificielle aident le praticien à contextualiser l’information, puis à prendre des décisions individualisées basées sur des faits. Le domaine de la cancérologie se prête bien à l’exercice. Une trentaine d’hôpitaux dans le monde utilisent déjà la plate-forme Watson santé pour interpréter des données génétiques dans le domaine du cancer et apporter des recommandations sur les protocoles de prise en charge. « Des expérimentations sont en cours en France, et nous espérons concrétiser des projets dès cette année », indique Pascal Sempé.

En matière d’intelligence artificielle appliquée au monde de la santé, et en particulier aux maladies dégénératives, la France compte une start-up reconnue, Qynapse, une « spin off  » issue de la plate-forme de neuro-imagerie CATI. « Nous utilisons l’intelligence artificielle pour aider au diagnostic, prédire l’évolution clinique et mesurer l’efficacité des traitements des maladies du système nerveux central « , résume Olivier Courrèges, cofondateur et PDG de Qynapse. Lauréate du concours mondial d’innovation Phase 1, cette start-up, créée fin 2015, a développé des algorithmes qui intéressent toutes les pathologies de la dégénérescence du système nerveux central. Pour l’heure, elle se concentre notamment sur les maladies d’Alzheimer, de Parkinson, ou encore sur la sclérose en plaques.

5 hôpitaux équipés

A l’instar d’IBM Watson, cette plate-forme logicielle s’adresse aussi bien aux praticiens qu’aux acteurs de l’industrie pharmaceutique avec deux outils, dont le premier est dédié à l’aide au diagnostic et le second au pronostic. Baptisé « QyScore », le premier exploite les données du patient issues d’IRM afin de mesurer automatiquement ses biomarqueurs, tels que des lésions dans le cerveau. Ces paramètres sont ensuite comparés aux informations contenues dans les bases de données médicales appartenant à ses partenaires du monde hospitalier. Grâce à ce logiciel, en cours de déploiement dans cinq hôpitaux, les radiologues et neurologues vont pouvoir affiner leur diagnostic dès le début de la maladie. Non content d’aider le clinicien à personnaliser la prise en charge des patients, le logiciel intéresse aussi les essais cliniques puisqu’il aide les laboratoires pharmaceutiques à sélectionner les patients et à évaluer les traitements.

Le second outil, en cours de développement en partenariat avec des acteurs hospitaliers, vise cette fois à prédire l’évolution du patient. « QyPredict va ainsi aider le praticien à définir le profil du patient en termes d’évolution cognitive et de handicap », explique Olivier Courrèges. Pour accélérer ses développements et étoffer son équipe, Qynapse prépare une première levée de fonds de 2 millions d’euros.

En matière de santé, l’intelligence artificielle suscite aussi l’intérêt des pouvoirs publics. « Outre-Atlantique, la Food and Drug Administration (FDA) a lancé le projet Sentinel Initiative basé sur un système de surveillance proactif des effets secondaires rassemblant les données de près de 125 millions de patients », rapporte Lambert Lacoste responsable de mission chez Alcimed, société de conseil en innovation et développement de nouveaux marchés. Grâce à des algorithmes, les autorités savent repérer au plus tôt les effets secondaires d’un traitement. De quoi prévenir des risques potentiels, et réduire l’impact médico-économique des médicaments.

Eliane Kan