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Des chercheurs américains de l’université de Stanford ont développé un système d’intelligence artificielle (IA) qui pourrait aider les médecins à trouver les meilleures combinaisons médicamenteuses possibles.

Le système, appelé « Decagon », a montré sa capacité à prédire les risques d’interactions médicamenteuses. Dans l’étude*, dont les résultats ont été publiés en juillet 2018 dans la revue Bioinformatics, l’IA s’est en effet révélée 69 % plus performante que les systèmes classiques.

De nombreuses interactions médicamenteuses sont dangereuses

En France, les effets secondaires liés aux interactions entre médicaments seraient responsables d’environ 15 000 décès par an. Trouver un moyen efficace de lutter contre les interactions médicamenteuses délétères représente donc un enjeu de santé publique majeur.

Trois chercheurs américains de l’université de Stanford ont exploré le potentiel d’une intelligence artificielle dans la résolution de ce problème.

Pourquoi se tourner vers un logiciel d’IA ? Parce que compte tenu du nombre de molécules thérapeutiques sur le marché, il est « pratiquement impossible de tester un nouveau médicament en combinaison avec tous les autres médicaments », a déclaré Marinka Zitnik, chercheuse en post-doctorat au département d’informatique de l’université américaine. En effet, environ 5 000 médicaments sont actuellement commercialisés et beaucoup d’associations médicamenteuses n’ont jamais été rigoureusement étudiées, voire prescrites.

Le deep learning pour repérer les interactions

Pour contourner cette difficulté, les trois chercheurs ont mis au point le système Decagon, basé sur le deep learning (apprentissage profond), à même de modéliser les interactions entre plus de 19 000 protéines humaines ciblées par divers médicaments d’une part et de nombreuses molécules d’autre part. 

Decagon a en effet été élaboré par le biais de l’analyse d’informations provenant d’une base de données répertoriant 4 millions d’effets secondaires déjà connus.

Résultats : l’IA est performante

Les auteurs de l’étude ont ensuite cherché à vérifier si les prédictions de l’intelligence artificielle se réalisaient, ce qui était le cas pour nombre d’entre elles.

Globalement, l’IA s’est révélée 69 % plus performante que les systèmes traditionnels dans la prédiction d’effets indésirables rares ou non recensés liés à des associations médicamenteuses.

Vers un outil d’aide à la prescription

La pertinence de ce système d’intelligence artificielle est d’autant plus intéressante qu’actuellement « les effets secondaires liés aux médicaments sont souvent découvert par accident », a déclaré Jure Leskovec, co-auteur de ces travaux. « Notre approche a donc le potentiel de conduire à des soinsplus efficaces et plus sûrs, » a-t-il déclaré.

En outre, les chercheurs envisagent de créer un outil plus facile d’utilisation afin d’aider les médecins dans leur pratique quotidienne. Le système Decagon pourrait également trouver des applications dans d’autres domaines, tels que la recherche d’interactions indésirables entre molécules thérapeutiques et de comorbidités.

 

L’entreprise MeSoigner, qui commercialise des dispositifs digitaux innovants à destination des pharmaciens ou des patients de leurs officines, a lancé le 16 juillet 2018 une solution logicielle d’intelligence artificielle (IA) au service du bilan partagé de médication, autorisé dans les pharmacies en mars 2018 par l’Union nationale des caisses d’assurance maladie (UNCAM).

Cette IA, développée en concertation avec des pharmaciens-experts et en partenariat avec le Comité de valorisation de l’acte officinal (CVAO), vise à aider les pharmaciens à mettre en œuvre ce bilan de médication partagé auquel peu de patients ont encore recours : selon l’entreprise, cette intelligence artificielle constitue un dispositif simple et rapide d’utilisation adapté à la conduite d’entretiens personnalisés par tous les pharmaciens.

Un communiqué émis par MeSoigner précise en outre l’ambition de l’entreprise, qui est d’équiper 2 000 pharmacies (soit 10 % du marché) au cours des mois suivant le lancement de sa solution logicielle.

Les limites actuelles à la mise en place du bilan partagé de médication (BPM)

Le bilan partage de médication constitue un pilier de la transformation actuelle des officines vers un modèle proposant plus de prestations de service qu’auparavant. Cependant, ce dispositif n’est pas encore assez mis en œuvre car :

• les formations aident peu à organiser la mise en place effective des entretiens pharmaceutiques ;
• l’archivage des données générées par ces entretiens pose problème ;
• les entretiens, jusqu’alors encadrés par aucun outil dédié, prennent du temps.

L’IA de MeSoigner, un outil pour faciliter la conduite des entretiens

Selon l’entreprise, cette intelligence artificielle constitue une solution aidant le pharmacien à conduire des BPM au bénéfice des patients.

Concrètement, il est proposé au patient de remplir un questionnaire de préparation au BPM en ligne ou en version papier, en amont du rendez-vous pour l’entretien pharmaceutique : 30 questions rédigées par le CVAO, en accord avec le cahier des charges de l’Assurance maladie, sont ainsi posées au patient. Ce document peut servir de base de discussion entre le pharmacien et son patient au cours de l’entretien individuel : le professionnel de la santé peut par exemple comparer plus facilement les sentiments du patient sur son observance à la prise réelle du traitement, en prenant connaissance des médicaments délivrés sur la carte vitale.

En outre, une synthèse de l’entretien est automatiquement éditée. MeSoigner a par ailleurs annoncé qu’une prochaine version du logiciel permettra d’envoyer cette synthèse au médecin prescripteur. 

Un outil adapté aux contraintes du terrain

D’après l’entreprise, les concepteurs de l’outil ont veillé à prendre en compte les attentes des pharmaciens, en particulier :

• un désir de structuration du BPM, par exemple au moyen d’un logiciel à même de guider l’entretien ;
• une durée réduite des entretiens : le BPM est ici réalisable en 1h ;
• une offre tournée vers l’observance au moyen d’un suivi et d’un conseil optimisés. Ici, la solution des MeSoigner propose d’éviter une comptabilisation inquisitoire en face à face et de maximiser le temps de parole sur le traitement et le ressenti du patient.
• une communication facilitée avec les médecins, d’où la proposition d’envoi de la synthèse au médecin.
• un prix accessible : 30 €/mois et 20 € pour les officines déjà clientes de MeSoigner.

La start-up Embleema a lancé le 17 juillet 2018 PatientTruth, une application fondée sur la technologie de la blockchain et constituant un dossier personnel numérique de santé alternatif au dossier patient officiel.

Selon Robert Chu, fondateur d’Embleema, PatientTruth a d’abord été conçue dans l’objectif de « rendre aux patients la main sur leurs données médicales » : si elle donne actuellement aux utilisateurs la possibilité de concentrer toutes leurs données de santé sur cette unique application et de faciliter l’échange d’informations avec l’équipe médicale, l’objectif est, à terme, de permettre aux patients de vendre leurs données de santé à des fins de recherche aux industriels ou entités publiques de leur choix.

Ces informations médicales, collectées par les patients dans leur cadre de vie réel, sont précieuses pour la recherche dont les protocoles actuels, en plaçant les sujets dans un environnement contrôlé, biaisent l’effet réel des molécules testées.

En outre, en attendant que cette commercialisation des données soit possible à partir de 2019 aux États-Unis, Embleema offre aux patients transférant des données dans PatientTruth une compensation, sous forme de crypto-jetons.

Fonctionnement de l’application et type de données générées

A l’heure actuelle en Europe, seules les données générées par les objets connectés Fitbit peuvent être transférées dans l’application : ces informations concernent en particulier des indicateurs de l’activité physique de l’utilisateur (nombre de pas réalisés, distance parcourue par jour, énergie dépensée, nombre d’heures de sommeil, etc.).

Aux États-Unis, les données recueillies dans le dossier médical numérique (qui sera généralisé en France en 2019) peuvent également être envoyées vers PatientTruth.

Aussi, les fonctionnalités de l’application d’Embleema permettent à l’utilisateur :

• de visualiser son historique médical si le patient est Américain ainsi que son activité physique telle qu’elle est mesurée par les objets Fitbit pour tout utilisateur ;
• de télécharger, d’enregistrer ses documents médicaux dans PatientTruth ;
• de sécuriser l’accès à ses données par un système d’identification fort et un système de clés de sécurité ;
• d’ouvrir cet accès aux personnes (professionnels de santé, entités publiques, industries, etc.) de son choix, d’où le développement de l’application à partir du protocole décentralisé des « smart contracts » proposés par la plateforme Ethereum, qui permettent de sécuriser à la fois le recueil et l’échange d’informations. L’utilisateur a ainsi la possibilité de déterminer qui peut accéder à son dossier et sous quelles conditions ;
• de recevoir des jetons de cryptomonnaie en compensation du transfert dans l’application de ses données de santé et d’indicateurs de son activité physique issus de Fitbit.

Donner aux patients le contrôle de leurs données de santé

Fournir un espace sécurisé adapté au recueil de la totalité des données de santé des utilisateurs

PatientTruth est présentée par ses concepteurs comme garantissant un haut niveau de sécurité : les données transmises dans l’application sont infalsifiables, traçables par le patient, qui peut y visualiser son historique médical complet.

Les informations médicales des patients, réunies dans une seule application, devraient par ailleurs permettre de favoriser les échanges avec les professionnels de la santé.

Permettre aux patients de contrôler le partage de leurs informations médicales

L’application donne aux patients la possibilité de consentir à un partage de leurs données produites en conditions de vie réelles avec des industries pharmaceutiques ou des autorités de santé à des fins de recherche : dans le futur, Embleema souhaite donner la possibilité aux patients de vendre leurs données de santé à des promoteurs d’investigations cliniques au lieu de leur offrir une compensation pour le transfert de leur données dans l’application.

« La blockchain n’a pas vocation à remplacer le dossier numérique du patient mais à restaurer un équilibre au sein du système de santé en donnant aux patients un moyen de contrôler totalement l’utilisation de leurs données médicales », affirme le Dr John D. Halamka, professeur « innovations en santé » à la Harvard Medical School, CIO au Beth Israel Deaconess Medical Center et membre du conseil consultatif d’Embleema.

Ces données médicales représentatives de la santé et des pratiques hygiéniques réelles des patients sont en effet précieuses pour la recherche.

Des données précieuses pour la recherche clinique

Actuellement, le développement des médicaments est principalement fondé sur des données collectées dans des environnements de recherche, très contrôlés et éloignés de la réalité quotidienne des patients : ces méthodes ne permettent pas de mesurer l’efficacité des molécules testées dans un environnement de vie réel. Aussi, 32 % des médicaments autorisés par la FDA voient leurs indications thérapeutiques, liste de contre-indications ou d’effets indésirables, etc., modifiés en phase 4 des essais cliniques, soit après la commercialisation de la molécule.

Aujourd’hui, ce suivi des effets du médicament après sa mise sur le marché (phase 4) est également peu efficace : le recueil des données est lent et peu précis, notamment du fait du manque d’implication active des patients dans cette phase, d’après l’entreprise.

Selon Embleema, la technologie de la blockchain pourrait permettre de partager des données précises avec les équipes de recherche afin d’accélérer le développement de nouvelles molécules thérapeutiques, par exemple.

L’infrastructure nationale de recherche Infectious Diseases Models for Innovative Therapies (Idmit) fédérant six organismes et industriels impliqués dans la recherche et le développement technologique a été inaugurée le 26 juin 2018 à Fontenay-aux-Roses (Hauts-de-Seine) au centre CEA Paris-Saclay. 

Lancé en 2012 par le Commissariat à l’énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA), l’Institut Pasteur, l’Université Paris Sud, l’Inserm, l’Agence nationale de la recherche (ANR) et la société Oncodesign, ce projet d’infrastructure aujourd’hui réalisé forme une plateforme technologique innovante réunissant environ 130 scientifiques autour d’équipements de pointe.

Si cette inauguration intervient dans une période marquée par la mutation des technologies et des pratiques de recherche dans le monde, 60 % de la mortalité pédiatrique et 25 % des décès prématurés chez l’adulte restent liés à des maladies infectieuses, selon le rapport 2013 de l’Organisation mondiale de la santé (OMS).
Dans ce contexte, Idmit vise à faciliter et à accélérer le transfert d’innovations de la recherche fondamentale vers la clinique dans le domaine de la lutte contre les maladies infectieuses : il s’agit de favoriser la concrétisation des résultats fondamentaux obtenus en phase préclinique chez des primates non humains pour mettre en place des voies thérapeutiques ou prophylactiques applicables à l’Homme.

L’équipement innovant du centre

Le centre Idmit concentre plusieurs équipements de pointe :

• un centre de ressources biologiques permettant de gérer, d’archiver et de tracer les échantillons biologiques générés ou utilisés dans les projets de recherche ;
• une plateforme de cytométrie à même de mettre en évidence de nouveaux marqueurs des cellules du système immunitaire et d’aider à la validation de nouvelles stratégies antivirales ou vaccinales ;
• une plateforme d’imagerie in vivo comprenant un microscope biphotonique in vivo unique au monde de par sa capacité à produire des clichés en profondeur des tissus et un scanner à rayon X couplé à un appareil de tomographie à émission de positon (PET scan), disponible pour mesurer en 3D et in vivo des activités métaboliques cellulaires et moléculaires, par exemple la distribution d’une molécule dans un corps de primate non humain entier.

Les enjeux d’une recherche transversale d’excellence

L’enjeu des recherches menées à Idmit est d’anticiper et d’endiguer les problèmes de santé publique posés par les maladies infectieuses.

En effet, les installations d’Idmit permettront aux unités de recherche d’étudier une grande variété de maladies et d’agents infectieux (virus du VIH et sida, chikungunya, grippe, fièvre jaune, dengue, Zika, tuberculose, coqueluche, chlamydioses, paludisme, etc.). Il s’agit en particulier : 

• de comprendre les mécanismes d’interaction entre hôtes et pathogènes, par exemple au moyen des nouvelles techniques d’imagerie en temps réel ;
• d’analyser, tant à l’échelle moléculaire qu’au niveau cellulaire, le fonctionnement du système immunitaire humain. L’objectif est notamment de faciliter l’élaboration de vaccins et de traitements innovants ;
• de développer des technologies et méthodes exploratoires des maladies infectieuses ou de l’efficacité prophylactique et thérapeutique des traitements mis en place.

Financements

La création de l’infrastructure Idmit a été décidée en 2012. Elle a dès lors bénéficié d’un financement « Infrastructures nationales en biologie et santé » prévu par le Programme biologie et santé des investissements d’avenir (IA) de l’ANR. Ce financement a été renouvelé en 2016 lors de l’évaluation à mi-parcours de l’infrastructure de recherche par un jury international.

D’autres acteurs ont également participé au financement d’Idmit, dont :

• la Région Île-de-France, au travers des Contrats de plan État-Région ;
• l’Europe, par le biais des programmes FEDER ;
• le groupement d’intérêt scientifique infrastructures en biologie santé et agronomie (GIS IBiSA) :
• la Fondation Bettencourt Shueller, engagée dans les sciences de la vie, la culture et la solidarité. Le groupe a en particulier choisi de contribuer à l’équipement du centre en tomographe par émission de positions TEP-CT en une zone d’imagerie des équipements de radioprotection. 

Le Dr Jean-Philippe Masson, président de la Fédération nationale des médecins radiologues (FNMR), et le Pr Jean-François Meder, président de la Société française de radiologie (SFR), ont annoncé le lancement du premier « écosystème français de l’intelligence artificielle (IA) dédié à l’imagerie médicale« , en clôture du séminaire « L’IA : rêve ou cauchemar du radiologue » organisé à Lyon par la FNMR le 2 juin 2018.

Objectif : concurrencer les géants du web dominant actuellement le marché de l’IA. L’écosystème « sera indépendant des GAFA (Google, Apple, Facebook, Amazon) américains et des BATX (Baidu, Alibaba, Tencent et Xiaomi) chinois », indiquent les deux spécialistes (source : TICsanté).

Selon le Dr Masson et le Pr Meder, ce projet permettra d’exploiter un « big data potentiel de plus de 500 millions de dossiers médicaux et libellés, grâce à l’exhaustivité des comptes-rendus radiologiques archivés par les médecins radiologues des services d’imagerie médicale français depuis cinq ans ». La base de données pourrait être utilisée dans le cadre de recherche en IA.
Les professionnels de santé ont cependant insisté sur l’importance de « répondre au défi médical et technique que représente l’intégration de ce big data », tout en respectant les règles éthiques et législatives en vigueur.

Un soutien financier de l’État espéré

Le projet est porté par le Conseil national professionnel de la radiologie française (le G4) regroupant le FNMR, la SFR, le Syndicat des radiologues hospitaliers (SRH), et le Collège des enseignants de radiologie de France (CERF).

Il s’inscrit dans le cadre du plan français de développement numérique. Le Dr Masson et le Pr Meder espèrent ainsi obtenir « le plein soutien de l’État » et notamment une aide financière de sa part pour mener à bien l’initiative.

La formation de cet écosystème « permettra d’assurer l’indépendance de la radiologie française en respectant la culture de l’imagerie médicale francophone ainsi que sa vision humaniste [pour] que cette technologie de rupture place toujours le patient au cœur du système de santé », ont-ils argumenté lors du séminaire, qui réunissait des représentants de la société civile et plusieurs experts internationaux issus des communautés scientifiques et politiques.

Selon 82% des radiologues, l’IA améliore la pertinence des décisions cliniques

Selon une enquête* de la SFR réalisée avec le soutien de GE Healthcare et publiée en octobre 2017, 82 % des radiologues affirment que l’intelligence artificielle (apprentissage profond/deep learning, apprentissage automatique/machine learning, etc.) peut améliorer la pertinence des décisions cliniques et 80 % estiment qu’elle a le potentiel d’optimiser la productivité.

Les technologies basées sur l’IA peuvent notamment aider les radiologues à mieux répondre aux problématiques de classification des images médicales, récurrentes dans leur métier.

* Enquête menée entre juillet et septembre 2017 auprès de 271 répondants.

Le consortium M4P, soutenu par la direction générale des entreprises du ministère de l’Économie et des Finances, a annoncé le 12 juillet 2018 le lancement d’un projet de constitution d’une base de données cliniques sur le diabète appelée « Diatabase ».

Le consortium expert qui porte ce projet regroupe :
• des associations de professionnels de santé investies dans le diabète, comme le CERITD et le réseau CARéDIAB ;
• des structures privées et publiques spécialisées dans les technologies numériques, telles qu’Altran, ou dans l’analyse des données, comme OpenHealth et ANT’innov ;
• le CEA List, à même de fournir une analyse sémantique des données non structurées ;
• l’Institut Mines Telecom, qui met à disposition sa plateforme Teralab, accélérateur sécurisé de projets de recherche en IA et en data, ainsi que ses méthodes disruptives de tatouage de données ou de traitement du langage naturel.

Le consortium s’est donné trois ans pour réunir des données sur le diabète issues de diverses sources et démarrer son exploitation dans l’objectif d’améliorer les prises en charge et d’étudier le diabète, qui concerne 3,7 millions de personnes en France, soit plus de 5 % de la population selon les chiffres officiels. La prévalence cette maladie ne cesse par ailleurs d’augmenter et ses complications de constituer un enjeu majeur de santé publique.

Les données sur le diabète

Ce projet de Diatabase part du constat suivant : si les systèmes de santé actuels génèrent de très grandes quantités de données de santé sur tous les types de diabètes, que ce soit en ville et à l’hôpital, d’autres données sont produites en dehors de ces systèmes, par les patients eux-mêmes, par des objets connectés, etc. Un archivage de donnée doit donc, pour être exhaustif, prendre en compte de nombreuses sources d’informations.

Il s’agit donc de constituer et d’industrialiser une banque de données sur le diabète qui soit multi-sources. Ainsi, il est prévu que cette base soit alimentée par des informations issues :

• de l’hôpital ;
• de la médecine de ville ;
• de centres de recherche ;
• d’objets connectés ;
• des bases médico-économiques du Système national des données de santé (SNDS) : ce système, créé par la loi de modernisation du système de santé de janvier de 2016, regroupe en particulier les données du SNIIRAM (informations relatives au remboursement des assurés sociaux), celles du PMSI (données sur le suivi de l’activité hospitalière) et celles du CepiDC (recensement sur les causes médicales des décès).

Objectifs du projet

Selon le communiqué émanant du consortium, ce projet doit permettre de promouvoir la santé et le bien-être des personnes diabétiques grâce à la progression de la recherche sur le diabète, l’identification de facteurs de risque, l’élaboration d’outils d’aide au diagnostic ainsi qu’au suivi des traitements.

Le partage d’informations entre les différents acteurs du soin, qu’ils exercent à l’hôpital, en ville ou dans des centres experts, devrait par ailleurs se trouver facilité par la Diatabase.

« Avec M4P et la Diatabase, nous ambitionnons de favoriser la cohérence de l’accompagnement d’une même personne dans le cadre d’un suivi pluri-professionnel », a ajouté le Pr Brigitte Delemer, chef du service de diabétologie au CHU de Reims et vice-présidente du réseau CARéDIAB également impliqué dans le projet M4P.