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Watson Health et MedyMatch ont annoncé le 20 mars 2017 une collaboration en matière d’aide au diagnostic des saignements intracrâniens provoqués par un traumatisme crânien ou un AVC.

MedyMatch est une start-up basée à Andover, Massachusetts qui utilise des outils d’analyse cognitive et d’intelligence artificielle (IA) pour fournir des solutions d’aide à la décision clinique en temps réel. Watson souhaite fournir les outils de MedyMatch pour les patients victimes de traumatismes et d’accidents vasculaires cérébraux.

L’application de détection des saignements intracrâniens de MedyMatch sera distribuée par la division imagerie d’IBM Watson. Cet accord initial a été passé sous la forme d’une licence renouvelable de 5 ans. A terme, les deux entreprises vont développer l’interopérabilité entre l’application MedyMatch et les offres d’imagerie de Watson.

MedyMatch cherche à fournir aux urgentistes un outil permettant d’améliorer la prise en charge des victimes de traumatisme crânien ou d’AVC et d’exclure la présence de saignements dans le cerveau. L’algorithme développé par la start-up se base sur le machine learning, les données des patients et les connaissances cliniques pour mettre en évidence les aires qui pourraient indiquer un saignement, de façon automatique, sans interruption du travail des cliniciens.

L’appli de MedyMatch est en cours d’essai clinique, dans l’optique d’une pré-autorisation de mise sur le marché comme dispositif médical de classe III par la FDA.

Outre l’équipe de Watson, MedyMatch travaille également avec Capital Health New Jersey à l’application des capacités d’analyse de sa technologie à des études sur les patients victimes d’AVC.

Permettre aux parents de rester toujours en lien avec leur enfant hospitalisé, tel est l’objectif de l’application « cordon numérique » lancée par le Centre Hospitalier Universitaire de Bordeaux le 12 avril 2017.

Cette application sécurisée propose aux parents de garder le contact en images à l’aide de caméras installées au dessus des couveuses et lits, sous contrôle médical dans des situations où le bébé est né prématurément par exemple ou lorsqu’un enfant est isolé en chambre stérile.

L’ouverture d’un compte s’effectue auprès du corps médical, puis les séquences vidéos peuvent être visualisées et partagées avec d’autres membres de la famille.

Cette solution a été conçue par la société bordelaise Hopen Project et l’Association Aquitaine Destination. 20 caméras sont actuellement opérationnelles dans le service de néonatalogie de Pellegrin.

Le « BBWALL »

Un écran tactile accroché au mur du service de néonatalogie projette l’ensemble des vidéos : les cadres de santé enregistrent des séquences qui seront transmises aux parents via l’application web Cordon Numérique. Dans des cas contrôlés, le corps médical peut déclencher des visio en direct entre l’enfant et les parents.

Pouvoir diffuser les premières images 3D réelles des tissus et organes d’embryons, telle est la prouesse réalisée par Alain Chédotal, directeur de recherche Inserm, et ses collaborateurs dont les travaux ont été publiés dans la revue Cell le 23 mars 2017.

En combinant des techniques récentes de marquage et de microscopie 3D, les chercheurs ont mis au point un nouveau procédé d’exploration de l’anatomie embryonnaire permettant d’obtenir des photos et des films en 3 dimensions de plusieurs tissus et organes d’embryons et fœtus humains âgés de 6 à 14 semaines.

Leur prochain objectif est de constituer une banque internationale d’images pour disposer d’un véritable atlas en 3D de l’embryon humain au cours du premier trimestre de développement, avec une recherche possible organe par organe; dans un but didactique mais également pour que les chirurgiens qui opèrent in utero détiennent des images précises.

Une nouvelle technique d’exploration de l’embryon

Jusqu’alors l’observation d’organes embryonnaires entiers nécessitait l’analyse, l’assemblage et l’interprétation de données issues de fines coupes scrutées au microscope. Les chercheurs ont réussi en s’appuyant sur les nouvelles méthodes d’imagerie en 3 dimensions et en combinant trois techniques (immunofluorescence, clarification des tissus et observation microscopie) à diffuser les premières images 3D réelles des tissus et organes d’embryons.

L’immunofluorescence permet de « marquer » les organes intacts avec des substances fluorescentes qui permettent de localiser et visualiser ces derniers. Ensuite il est nécessaire de rendre les tissus constitutifs des organes « transparents » : cela consiste à plonger ces derniers dans plusieurs solvants afin de ne conserver que l’architecture des cellules composant le tissu. Les échantillons obtenus sont « révélés » par un microscope spécial équipé d’un laser qui les scanne et prend en photo chaque plan de ces échantillons. L’image 3D de l’organe est ensuite restituée par informatique.

Cette technique a permis d’obtenir des images du système nerveux périphérique, du système vasculaire, des poumons, des muscles ou encore du système urogénital.

« Ce que nous avons observé a confirmé les données connues en embryologie mais c’est la première fois que nous obtenons des images réelles de l’organisation des tissus avec autant de détails. Nous avons notamment découvert des choses qu’il n’était pas possible de voir sans marquage spécifique. Nous avons par exemple réussi à distinguer les nerfs sensitifs (qui transmettent des signaux sensoriels vers le cerveau) des nerfs moteurs (qui sont reliés aux muscles), ce qui était alors impossible », explique Alain Chédotal.

Par ailleurs les chercheurs ont également découvert la variabilité qui existe au sein de l’arborescence nerveuse au niveau des mains; et ont désormais une idée du rythme de prolifération cellulaire pour chaque organe en comptant les cellules fluorescentes aux différents âges embryonnaires.

Une future banque internationale d’images 3D de l’embryon humain

Un site internet (Transparent Human Embryo) a été créé par l’équipe de chercheurs dans l’optique de mettre ces données à la disposition d’un plus large public : « Nous y proposons nos films libres d’accès et allons l’enrichir au fur et à mesure que nous en produirons de nouveaux. Nous aimerions également que d’autres laboratoires puissent le compléter avec leurs propres travaux. L’objectif est d’en faire une banque internationale d’images pour disposer d’un véritable atlas en 3D de l’embryon humain au cours du premier trimestre de développement, avec une recherche possible organe par organe. Il y a à la fois un but didactique mais aussi une utilité clinique notamment pour les chirurgiens qui opèrent in utero et disposeront ainsi d’images précises des tissus de l’embryon ou encore de leur système nerveux et vasculaire », concluent les chercheurs.

En s’inspirant du fonctionnement du cerveau, une équipe de chercheurs (Centre National de la Recherche Scientifique, Thales, Université de Bordeaux, Université Paris Sud, Université d’Evry-Val-d’Essonne) a mis au point une synapse électronique capable d’apprendre de manière autonome, le « memristor ».

En réussissant à modéliser physiquement ce dispositif par biomimétisme, les chercheurs ont franchi une étape fondamentale dans l’élaboration de circuits plus complexes permettant de concevoir des machines de plus en plus intelligentes.

Le gain de temps et d’énergie procuré par cette synapse artificielle créée sur puce électronique précède la conception d’un réseau de synapses voire celle d’un ensemble de neurones artificiels interconnectés par ces memristors.

Les travaux des chercheurs ont été publiés dans Nature Communications (Learning through ferroelectric domain dynamics in solid-state synapses) le 3 avril 2017.

Anticiper le fonctionnement des synapses pour créer un réseau de neurones artificiels interconnectés

Les synapses assurent la connexion entre les neurones et sont à l’origine du processus d’apprentissage opéré par le cerveau. Leur stimulation provoque le renforcement des liaisons entre neurones, ce qui améliore le phénomène d’apprentissage. Le memristor est un nano composant électronique placé entre deux électrodes. Sa capacité d’ajustement à la résistance sous l’action d’impulsions électriques similaires à celles des neurones, en fait un système capable d’apprendre.

Concevoir prochainement un réseau de synapses permet d’entrevoir la possibilité d’élaborer des systèmes intelligents dépensant moins de temps et d’énergie.

Cette découverte sera notamment exploitée dans le cadre du projet européen ULPEC H2020 pour la reconnaissance de forme en temps réel issue d’une caméra innovante car le procédé du traitement de l’information s’avère moins coûteux en énergie et plus rapide pour déceler les objets recherchés.

Un nouvel outil d’aide à la décision clinique interfaçable avec le DPI et les appareils médicaux, telle est la solution que la start-up DSMed prévoit de mettre sur le marché fin 2017.

DSMed a développé un logiciel d’aide à la décision clinique pour divers tests et diagnostics de pathologie : diabète de type 2, thrombose SCA (antithrombotique dans le syndrome coronarien aigu), anticoagulants oraux directs, épreuve d’effort, Angor stable, échocardiographie. D’autres pathologies, telles qu’Alzheimer et les troubles de la mémoire, et des spécialités comme l’urologie et la rhumatologie, font l’objet de développements.

Le logiciel fonctionne sur le principe des arbres décisionnels et s’appuie sur des algorithmes médicaux. Il peut être interfacé avec le dossier patient informatisé ainsi qu’avec les appareils médicaux, permettant ainsi la réalisation de statistiques anonymisées à l’échelle d’un patient, d’un établissement ou d’un territoire.

La start-up indique souhaiter viser également le marché des laboratoires pharmaceutiques, pour l’évaluation des effets de leurs molécules, et les assurances, qui pourraient établir les responsabilités en cas d’incident médical lors du parcours de soins.

La mise sur le marché du logiciel est prévue pour fin 2017. 

DSMed  prévoit une levée de fonds en deux temps d’ici la fin de l’année 2017 : une première de 250 000 euros, et une seconde d’1,1 millions d’euros pour lancer le mode web.