Olivier Clatz, PDG de Therapixel, start-up qui développe un outil d’aide à l’interprétation en mammographie, a accordé une interview à Health&Tech Intelligence à l’occasion des Journées Francophones de Radiologie, où Therapixel s’est vu remettre le prix SFR-Medicen-Snitem.
• les avancées technologiques en intelligence artificielle,
• les enjeux de l’automatisation du dépistage de certains cancers,
• l’importance de la preuve du bénéfice clinique apporté,
• la nécessité de collaboration avec les centres hospitaliers,
Tels sont les principaux points abordés au cours de cet entretien.
D’où est né Therapixel ?
Therapixel est une spin-off de l’Inria. Mon associé Pierre Fillard et moi-même étions tous deux chercheurs en traitement de l’image médicale à l’Inria. Nous avons d’abord développé des outils de visualisation avant de nous orienter vers des outils d’interprétation de l’image.
La start-up a été créée en juin 2013, mais nous avions déjà entamé une démarche qualité deux ans auparavant. Nous avons obtenu le marquage CE en 2015, et eu nos premiers clients la même année.
Comment êtes-vous passés de la diffusion d’images en salle d’opération au screening pour la détection du cancer du sein ?
Nous avons commencé par créer des outils de visualisation, notamment un outil de visualisation de l’imagerie pour les chirurgiens piloté par le geste. Il leur permet d’accéder plus rapidement à l’information en cours d’intervention en levant les contraintes liées au maintien de la stérilité.
Sur la base de notre expertise en traitement d’images, nous avons fait évoluer notre offre vers l’aide à l’interprétation.
En effet, les avancées technologiques en intelligence artificielle permettent désormais d’obtenir des performances bien supérieures à ce qui était possible il y a 4 ans. En tant qu’anciens chercheurs, nous étions en veille sur ce sujet. Nous avons fait une analyse détaillée de l’ensemble des applications sur lesquelles nous pourrions nous positionner, compte tenu de notre savoir-faire et de notre base logicielle.
C’est dans ce contexte que nous avons commencé à travailler sur l’assistance à l’interprétation de la mammographie. C’est un hasard qu’au même moment le Digital Mammography Challenge ait été organisé.
Pouvez-vous nous en dire plus sur ce concours, que vous avez gagné ?
Ce challenge mondial a réuni 1 300 équipes, avec un prix d’1,2 million de dollars à la clé. Les participants avaient temporairement accès, sur un cloud sécurisé, à une base de données médicales anonymisées de 650 000 examens provenant du Breast Cancer Surveillance Consortium (BCSC), l’organisme américain de surveillance du cancer du sein.
Nous avons gagné la phase compétitive. La seconde phase réunissait les 8 premières équipes dans une approche collaborative. La participation à cette phase impliquait de partager notre propriété intellectuelle, ce que nous trouvions problématique. C’est pourquoi nous avons décidé de rester en retrait de cette phase. Nous ne regrettons pas ce choix, car l’augmentation de la performance collective s’est avérée très faible, et bien inférieure à ce que nous avons réussi à faire de notre côté.
Où en êtes-vous en termes de commercialisation ? Quelles sont vos ambitions et perspectives pour les années à venir ?
Nous sommes encore en phase de recherche. Nous savons que nous avons le meilleur algorithme, mais nous souhaitons en améliorer la pertinence clinique. Une campagne de dépistage du cancer du sein est évaluée à travers deux critères : le pourcentage de cancers détectés et le pourcentage de rappels inutiles. Notre objectif est d’agir sur ces deux aspects.
Il existe deux marchés :
- les marchés existants, avec des campagnes de dépistage qui coûtent cher et dont nous pouvons améliorer l’efficience ;
- les zones géographiques avec peu, ou pas, de radiologues et où le bénéfice en termes d’accès aux soins est très important.
En termes de commercialisation, les États-Unis sont une de nos priorités, en raison de la taille de ce marché. Nous n’avons pas encore l’agrément de la FDA et le processus sera probablement plus long. En effet, notre revendication n’a pas d’équivalent sur le marché : nous ne pourrons certainement donc pas passer par la procédure 510 K.
Pourquoi la mammographie et le cancer du sein ?
Nous avons fait ce choix pour 3 raisons :
- les enjeux majeurs de santé publique ;
- le fait qu’il s’agisse d’un marché surveillé où on peut évaluer les performances de dépistage et donc faire la preuve de sa valeur ;
- les enjeux de fiabilité de la lecture, avec par exemple une lecture successive par deux radiologues en France.
Quelles sont les prochaines étapes de votre développement ?
Aujourd’hui, la mammographie est l’examen de référence, mais d’ici une dizaine d’années elle sera remplacée par la tomosynthèse ; c’est notre prochaine étape. Nous souhaitons aussi à terme travailler sur d’autres dépistages, par exemple celui du cancer du poumon.
Beaucoup de start-ups et de grandes entreprises comme Zebra Medical Vision ou IBM s’attaquent au marché de l’imagerie médicale avec des algorithmes d’IA. Comment vous différenciez vous ?
Il y a une différence importante entre ce que nous faisons et des start-ups comme Zebra Medical Vision : ils ont une approche transverse, avec de multiples applications. Nous sommes focalisés sur une seule application, pour laquelle nous visons la démonstration de la performance et du bénéfice clinique.
Quant à Watson, nous n’avons pas trouvé les articles scientifiques qui nous permettraient d’effectuer une comparaison avec nos travaux.
Comment obtenez-vous les données vous permettant d’entraîner votre machine ?
Nous travaillons avec les principaux centres hospitaliers en France : AP-HP, Institut Gustave Roussy, Institut Curie, plusieurs centres de lutte contre le cancer, etc. Nous collaborons également avec le Breast Cancer Surveillance Consortium et son équivalent britannique.
Pourquoi avoir fait le choix de mettre en place une plateforme gratuite pour le partage des images ? Comment les données y sont-elles sécurisées ? Qui y a accès ?
Radvise est une plateforme dédiée au partage d’examens de médecin à médecin ou de médecin à plateforme de traitement. Elle est en conformité avec le RGPD et répond aux exigences de la CNIL. Elle n’a pas vocation à être commercialisée directement : nous la proposons en marque blanche à des éditeurs de logiciels, afin de nouer dès à présent des partenariats avec de potentiels distributeurs de notre solution d’interprétation. C’est donc pour nous un outil d’accélération de notre déploiement commercial. Radvise nous sert également de support technologique pour nos partenariats de recherche.
Le screening a-t-il de plus en plus vocation à être automatisé ?
Les dépistages du cancer du poumon, du cancer du sein ou de la rétinopathie diabétique vont effectivement être de plus en plus automatisés. Cela ne signifie pas qu’il n’y aura plus de radiologues : nous leur fournirons de l’information analytique, et ils resteront décisionnaires.
