L'aide au diagnostic, champ prioritaire

Détecter rapidement des anomalies, automatiser le dépistage des cancers : une vingtaine de start-up françaises travaillent sur les applications de l'IA dans l'aide au diagnostic ou à la décision, notamment dans les spécialités utilisant des bases d'imagerie.

Au service des laboratoires d'anatomo-pathologie, Datexim propose un dépistage automatisé du cancer du col de l'utérus en détectant des cellules suspectes classées par grade. VitaDX développe un algorithme qui analyse les cellules pour la détection précoce du cancer de la vessie. Kee Lab produit une IA visant à automatiser les diagnostics histologiques pour la détection des maladies du sein.

Tri et gain de temps pour les anapaths

Si la dynamique industrielle est réelle, l'élaboration d'une IA efficiente pour épauler le spécialiste anapath prendra du temps – l'algorithme s'entraînant à reconnaître des marquages suspects et normaux sur de très grandes masses de données (devant être systématiquement annotées). Dans cette spécialité, l'une des difficultés réside dans la numérisation des lames. « Entre 1 à 3 % des lames sont numérisées en France surtout pour des fins de recherche et de pédagogie », souligne le Pr Philippe Bertheau, président de la Société française de pathologie. L'IA semble néanmoins prometteuse. « Elle permettra un tri en indiquant au médecin qu'il n'y a rien à voir sur certaines lames, nous laissant du temps pour celles avec des lésions, détaille le Pr Bertheau. En revanche, il faudra encore des années avant qu'une IA soit autonome et estime un diagnostic de probabilité en précisant le cancer, le sous-type, le grade, etc. ».

Copilote du radiologue ?

En radiologie cette fois, Therapixel, jeune pépite française, interprète les mammographies grâce à ses réseaux de neurones artificiels. « L'algorithme donne la possibilité au radiologue de détecter très tôt les premiers signes d'un cancer comme des amas de cellules et leur différenciation que l'œil humain ne perçoit pas forcément », souligne Pierre Fillard, fondateur de la start-up. Là aussi, le processus d'apprentissage est long et doit tenir compte des variabilités morphologiques, des densités mammaires ou des populations étudiées.

Artificial Insight, société française créée en 2018, se propose de faciliter l’accès des spécialistes à des algorithmes de diagnostic médical de précision, via le cloud et sans prérequis. Des partenariats ont été signés notamment en cardiologie (aorte, infarctus du myocarde). Le principe ? Transférer les données (des images d'IRM par exemple) puis recueillir en quelques clics un rapport structuré au format PDF avec les résultats. 

Pour les radiologues, l'IA reste un outil d'accompagnement. « C'est comme dans un cockpit, c'est un copilote », résume le Dr Marc Zins, spécialiste IA au sein de la Société française de radiologie. Spécialité dynamique, la radiologie s'est regroupée dans l'écosystème « DRIM France IA » afin de s'approprier la révolution des algorithmes. « La radiologie est une spécialité d'innovations de rupture, rappelle le Dr Marc Zins. Nous avons vécu l'arrivée de l'échographie, du scanner, de l'IRM et de la radiologie interventionnelle. On a l'habitude de gérer des continents nouveaux ».

Précurseurs, le centre hospitalier de Valenciennes et l'Hôpital américain de Paris (Neuilly) ont conclu avec la start-up Arterys un contrat qui permet aux radiologues d'acéder à une plateforme de visualisation des images associée à des modules d'intelligence artificielle. Les spécialistes de Neuilly font appel à l'IA pour optimiser la lecture en imagerie cardiaque et thoracique.