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Des algorithmes de traitement d’image analysent des radiographies avec autant de pertinence que des orthopédistes. Une étude* parue le 3 juillet 2017 dans la revue Acta Orthopaedica montre que les systèmes d’intelligence artificielle ont fait beaucoup de progrès dans le dépistage des fractures, et qu’il devrait rapidement surpasser l’analyse humaine.

L’orthopédie expérimente le machine learning

Le deep learning a fait beaucoup de progrès ces dernières années dans la classification d’images non médicales. L’intelligence artificielle a même commencé à être utilisée dans l’analyse d’images de la colonne vertébrale ou pour des radiographies des poumons. Inspirés par cette révolution en route, des chercheurs du Karolinska Institute de Stockholm, en collaboration avec le Royal Institute of Technology et l’hôpital Danderyd en Suède, ont mené une étude pour évaluer les performances u machine learning en orthopédie.

L’IA, un enjeu économique et clinique

Bien que le recours à l’IRM et au scanner soit aujourd’hui très important, la place de la radiographie reste centrale en orthopédie. Mais, former des médecins à l’analyse d’image exige des années de formation, et la fiabilité dépend malgré tout de la compétence de l’opérateur. S’appuyer sur l’IA en orthopédie représente donc à la fois un enjeu économique et clinique.

Les chercheurs ont extrait 256 458 radiographies de chevilles et de poignets, ainsi que les rapports des radiologues, prises entre 2002 et 2015. Parmi elles, 56% des clichés contenaient des fractures. Les auteurs de l’étude ont utilisé des algorithmes de reconnaissance d’images pour repérer 4 types d’information :

• l’existence d’une fracture
• s’il s’agissait du côté droit ou gauche du squelette
• le type de vue : frontale, latérale…
• la partie du corps : cheville, poignet ou main

Des résultats comparables à ceux de l’homme

Le taux de précision des résultats était de:

• 99% pour l’identification de la partie du corps
• 95% pour le type de vue
• 90% pour le côté
• 83% de pertinence dans le dépistage des fractures

Le big data pour mieux traiter les fractures

Ces résultats obtenus via le système d’IA ont ensuite été comparés à ceux obtenus par deux spécialistes en orthopédie. Et l’ordinateur a repéré les fractures dans plus de 80% des cas, tout comme les médecins.

Dans la majorité des cas, les erreurs étaient dues à une mauvaise qualité d’image ou à un manque d’information. En fait, la fracture n’était parfois visible que sur d’autres clichés qui n’avaient pas été analysés par l’ordinateur.

+ de clichés = + de précision dans le pronostic

« Notre étude montre que les systèmes d’intelligence artificielle peuvent faire aussi bien que des spécialistes, et nous espérons qu’il sera possible de faire encore mieux grâce à des images en haute-résolution », a déclaré le Dr Max Gordon, co-auteur de ces travaux et chercheur au Karolinska Institute. Pour améliorer la pertinence de l’interprétation, il faut aussi avoir accès à une banque de données de radiographies plus importante. Les chercheurs ont commencé une nouvelle étude en intégrant toutes les images d’archive du Danderyd Hospital, soit plus d’un million de clichés en haute résolution.

Cette capacité de classer un nombre illimité de radiographies devrait avoir un impact majeur sur l’orthopédie. En effet, les algorithmes permettront à terme de croiser plusieurs données concernant la nature de la fracture et ainsi mieux évaluer son pronostic.

Atteindre une couverture vaccinale totale de la population ivoirienne et prévenir sur les épidémies en cours, tels sont les objectifs de l’application OPISMS, lancée en 2013 en Côte d’Ivoire par la société Ivocarte-Abyshop.

L’application répond à un enjeu vital en Afrique : en effet selon l’OMS, 1,6 millions de vies pourraient être sauvées si la couverture vaccinale était totale dans le monde.

Une plateforme web et des sms

L’application OPISMS est née du constat que des millions de vies, en particulier chez les enfants, pourraient être épargnées grâce à la prévention des épidémies et au rappel des vaccins. 

Ainsi, la solution propose d’envoyer des sms pour rappeler les vaccinations à effectuer mais également de pouvoir, sur une interface web, consulter le carnet de bord des vaccins, ainsi que les actualités concernant les épidémies en cours. 

Le modèle économique fonctionne sur le principe d’un abonnement annuel à 1,50€ par an. Depuis sa création, l’application s’est étendue à l’ensemble du pays et aurait 650 000 utilisateurs. 

Le Stanford Machine Learning Group (Université de Stanford) annonce le 12 juillet 2017 avoir développé un algorithme pour détecter et diagnostiquer les arythmies cardiaques.

Développé en partenariat avec la start-up iRhythm, cet algorithme peut relever 14 types de débits cardiaques dont 12 types d’arythmies tels que le rythme sinusal.

Concrètement, l’algorithme a été développé sur la base de données fournie par iRhythm regroupant les données cardiaques de 30 000 patients.

À cela s’ajoute l’utilisation de la technologie ZIO, le wearable d’iRhythm qui permet au patient de collecter des données pendant 14 jours pour détecter toute anomalie cardiaque.

L’équipe de Stanford s’est attelée sur la partie deep learning en utilisant les algorithmes à grande échelle du machine learning largement utilisés dans l’industrie avec l’ambition de dépasser les performances d’un examen ECG avec un wearable.

L’algorithme fera l’objet d’une publication scientifique. Il est destiné à être utilisé par les praticiens.

La start-up eClinicalWorks annonce le 12 juillet 2017 la commercialisation de son application Healow destinée aux pédiatres et aux enfants.

L’application rend accessible le dossier médical de l’enfant aux parents et aux pédiatres à tout moment.
Le praticien peut effectuer des mises à jour (vaccins, ordonnances, poids, taille) qui seront ajoutées en temps réel au dossier de l’enfant.

Healow permet de prendre et de gérer les rendez-vous avec le pédiatre ou tout autre spécialiste, comme un dentiste par exemple, en contact avec l’enfant via une plateforme.

Destinée essentiellement aux parents, l’application permet de gérer au quotidien la santé de l’enfant en collectant des données à la maison telles que l’alimentation, les étapes de développement ou encore la croissance. Le prix n’a pas encore été communiqué.

2 millions d’euros : tel est le montant de la levée de fonds finalisée par Ad Scientiam le 13 juillet 2017, auprès de Bpifrance, dans le cadre du concours d’innovation numérique, et d’un fonds d’investissement français dont l’identité n’a pas été communiquée.

Incubée à l’Institut du cerveau et de la moelle épinière au sein de la Pitié-Salpêtrière et à Station F, Ad Scientiam développe des applications mobiles classées dispositifs médicaux, qui visent à permettre aux patients de réaliser eux-mêmes leurs test médicaux sur smartphone en vie réelle.

Ad Scientiam développe actuellement une application de suivi de la sclérose en plaques, mais travaille aussi sur la polyarthrite rhumatoïde, la maladie de Parkinson, etc. La start-up propose également la gestion d’études cliniques à partir du recueil des données cliniques des patients en vie réelle.

L’entreprise espagnole Mediktor annonce le 29 juin 2017 lancer aux États-Unis la commercialisation de son logiciel de prédiagnostic basé sur l’IA. Ce dernier propose des hypothèses diagnostiques aux patients à partir de questions simples sur leurs symptômes et les oriente sur la marche à suivre en fonction de leurs besoins.

Mediktor combine intelligence artificielle, reconnaissance du langage naturel et machine learning pour améliorer la pertinence de l’outil de prédiagnostic à chaque interaction avec un patient. Une étude clinique auprès de 1015 patients a montré un taux de succès de 91,3 %.

L’entreprise vise le marché des assureurs américains, dans une optique d’amélioration du suivi de leurs membres.

Le 28e rendez-vous international des assureurs et réassureurs vie et de personnes réunira plus de 750 décideurs issus de compagnies d’assurance, réassurance, IP, mutuelles, courtiers, politiques ou médecins du 11 au 13 octobre 2017 à Cannes.

L’événement s’articulera autour d’ateliers et de conférences plénières avec plus de 70 intervenants du monde de l’assurance dont un tiers exercent les fonctions de PDG ou de DG.

La place de l’innovation technologique aura la part belle, comme le montrent les grands axes thématiques:
• les rôles respectifs de la Sécurité sociale et des assurances complémentaires à l’avenir
• santé connectée, médecine prédictive, prévention, téléconsultation – les enjeux de l’assurance de personnes de demain
• travailler avec les startups – quel business model et quels bénéfices
• la stratégie à adopter pour faire face aux nouveaux entrants et modèles disruptifs.

Programme

Pour consulter le programme détailler, voir cette page.

Voici une sélection d’ateliers de grand intérêt:

Atelier 1 – Assurance santé, médecine du futur : quelle est la place de l’Humain (VS IA) ?

Atelier 2 – Les apports de la Data Science pour l’évaluation des risques santé et prévoyance

Atelier 3 – Nouvelles données, nouveaux usages : nouvelle frontière pour les assureurs de personnes

Atelier 8 – La e-santé : relais de croissance de l’assurance de demain

Atelier 11 – Ascension de l’économie collaborative, essor des communautés : les assureurs peuvent-ils mettre à profit ce phénomène sociétal ?

Tarif

Le tarif varie entre 869€HT et 1499 €HT.

Pour tout renseignement complémentaire, consulter cette page.

Le laboratoire pharmaceutique Pierre Fabre a organisé lors de la 11e Université d’été de la e-santé à Castres un hackathon en e-santé intitulé « Chatbot Challenge » pour faire émerger des projets de chatbot au service de la prévention de la malaria et de l’anémie ou pour lutter contre ces fléaux.

Deux projets ont remporté le challenge – « Palu Play », qui est un chatbot éducatif et « Malaria Aide » destiné aux professionnels de santé pour le suivi des épidémies.

Le développement du premier projet sera accompagné par Pierre Fabre et ses partenaires pendant 12 mois, alors que le second bénéficiera de 6 mois de suivi.

Pierre Fabre a organisé cette séance éclair de réflexion d’une heure et demie impliquant une soixantaine d’engagés de différents milieux et secteurs d’activité, assemblés en sept groupes de travail pour créer l’arbre de décision d’un chatbot.

Christophe Guillot, Digital Solutions Partner chez Pierre Fabre, explique les motivations du laboratoire: « À elle seule, la malaria est encore responsable de 400 000 morts par an sur le continent africain ». « Le chatbot nous a semblé un moyen utile et simple à mettre en œuvre, pour contribuer à lutter contre ce fléau ».

Le projet vainqueur, Palu Play, est un chatbot éducatif que les instituteurs pourront utiliser dans le cadre scolaire afin de promouvoir les bons réflexes de lutte contre les sources d’infection de la malaria. Il est conçu en mode jeu et basé sur un système de questions-réponses. À chaque bonne réponse, des explications détaillées sont fournies.

Le deuxième projet primé, Malaria Aide, est destiné aux professionnels de santé, infirmiers et médecins notamment. Son objectif est de permettre l’exploitation du big data grâce à la constitution d’une base de données pour identifier les foyers de l’épidémie. Il est censé indiquer les foyers géographiques, mais également la gravité de l’affection, la typologie des patients et l’expansion spatio-temporelle de l’épidémie.

Les équipes de ces deux projets bénéficient d’un programme d’accompagnement par les équipes d’innovation de Pierre Fabre afin de mener à bout le développement des chatbots conçus tout en restant maîtres du devenir de leurs produits.

Proposer une solution qui rassemble les éléments logiciels, matériels, logistiques et organisationnels afin de permettre une téléconsultation complète, tel est l’objectif de Telemedica, élaborée par Hopi Medical.

Déjà une centaine de ces « mini-hôpitaux connectés » existent en France, et sont implantés principalement dans les maisons de retraite.

Un télé-hôpital pour des téléconsultations

Dans le cadre de sa téléconsultation, le patient est accompagné par un infirmier. Telemedica permet, grâce à son équipement au médecin à distance de faire réaliser tous les examens d’une consultation par l’infirmier présent : 

• température 
• tension 
• examen des voies respiratoires ou conduits auditifs via des photos 
• examen de la peau via des photos
• écho-doppler
• échographie
• électrocardiographie

L’appareil est par ailleurs doté d’un lecteur de carte vitale et l’ordonnance est rédigée numériquement. 

Concernant le modèle économique, la solution coûte 25 000 € à l’achat et 400 € par mois à la location.

Vers le remplacement des cabinets généralistes pour remédier aux déserts médicaux ?

Déjà installée dans une centaine de points en France, dont la plupart sont des maisons de retraite, pour qui la télémédecine est un réel enjeu de confort pour les patients, la solution devrait permettre plus largement de faire face aux déserts médicaux en France. 

En témoigne l’exemple de la commune de Laigneville dans l’Oise qui verra à la fin de l’année ses deux médecins généralistes partir à la retraite. En septembre, Hopi Medical réalisera une démonstration de sa solution afin de l’installer potentiellement en guise de nouveau cabinet. Cette solution permettrait de pallier l’absence de médecins généralistes, tout en faisant travailler la population infirmière libérale. 

11,3 millions d’euros (10 millions de livres) : tel est le montant de la levée de fonds finalisée par Drayson Technologies le 10 juillet 2017. Cette start-up créée en 2015 a développé des solutions de recueil et d’analyse des données issues des objets connectés.

Drayson Technologies a également annoncé la conclusion d’un partenariat stratégique de recherche pour 5 ans avec l’Université d’Oxford et ses établissements hospitaliers (Oxford University Hospitals NHS Foundation Trust). L’objectif est de s’appuyer sur l’excellence académique et l’expertise en ingénierie de l’université d’Oxford ainsi que sur la validation clinique des hôpitaux de la Fondation pour produire des outils de santé digitale qui seront commercialisés au niveau mondial par Drayson Technologies.

Dans ce cadre, l’université d’Oxford et l’Oxford University Hospitals NHS Foundation Trust vont prendre une participation de 5,6 millions d’euros (5 millions de livres) dans Drayson Technologies en capitaux propres, à titre gracieux.

Depuis sa création, Drayson Technologies a levé plus de 45 millions d’euros.