Incubateurs

Paris dispose désormais de son propre Data Center, situé dans un site sécurisé Porte de la Chapelle dans le 18ème arrondissement. Il permet à la municipalité de maîtriser ses choix technologiques concernant le stockage et l’exploitation de ses données numériques.

L’infrastructure, inaugurée fin mai 2019, hébergera les centres de données de l’AP-HP, de Paris Habitat et de l’opérateur Eau de Paris.

Le Data Center facilite la mise en place du RGPD

Auparavant hébergées par des sociétés liées à la Ville par des marchés, les données sont désormais stockées dans une infrastructure appartenant exclusivement  à la Ville, où seules les personnes autorisées peuvent y accéder.

Ce centre permet d’héberger l’ensemble des applications utilisées par les agents de la Ville, les services numériques offerts aux Parisiens ainsi que l’ensemble des données de la capitale. Il présente le plus haut niveau de résilience d’Île-de-France face aux pannes grâce aux mécanismes déployés par la Direction de l’informatique.

Facilitant la mise en place du RGPD sur les données personnelles des Parisiens et celles des entités partenaires, l’infrastructure hébergera les centres de données de l’AP-HP, de Paris Habitat et de l’opérateur Eau de Paris.

L’initiative du développement durable 

Le data center parisien a été conçu pour optimiser la consommation énergétique et exploiter l’énergie créée dans une boucle locale de 500 mètres de long d’eau chaude, qui alimente le quartier disposant d’un centre de production thermique, alimenté à 50 % de bio gaz et à 10 % d’énergie de récupération de chaleur du centre de données.

Une pompe à chaleur assure la montée en température de la chaleur récupérée par le data center afin d’atteindre la température nécessaire pour chauffer les immeubles du quartier ainsi que des serres d’agriculture urbaine présentes sur le toit.

L’institut Droit Santé de l’Université Paris Descartes ouvre sa nouvelle formation « IA et droit de santé » avec pour objectif de former les personnes amenées à contribuer à l’essor et au développement de l’IA dans le secteur de la santé et de l’assurance maladie.

À partir de septembre 2019, 7 sessions de 4 heures (soit l’équivalent d’une journée par mois) seront organisées pour accueillir juristes et avocats spécialisés en droit de la santé, professionnels de santé, institutionnels et étudiants de niveau Bac+3. 

À la fin de ces sessions, le public devra être capable de comprendre le cadre réglementaire de développement de l’IA en santé ainsi que de savoir envisager les possibles évolutions de l’IA en santé.

Les inscriptions à la Masterclass sont disponibles via ce lien.

Une équipe de chercheurs de Google AI a développé un algorithme de deep learning (apprentissage profond) capable de dépister le cancer du poumon à partir d’un scanner, en totale autonomie. Entraîné sur les images de plus de 14 000 personnes, le logiciel a atteint un taux de réussite dans le dépistage de plus de 94 %. L’intelligence artificielle a ainsi dépassé les radiologues en détectant plus de cancers et en faisant moins de faux positifs. Les résultats de cette étude* ont été publiés le 20 mai 2019 dans la revue Nature Medicine.

Un dépistage du cancer du poumon à améliorer

Le cancer du poumon est le 4ème cancer le plus fréquent en France et il progresse chez les femmes. Aux États-Unis, c’est le cancer le plus meurtrier. Son dépistage se fait actuellement pas scanner mais il est loin d’être optimal. Sa sensibilité et sa spécificité ne sont pas très bonnes, ce qui génère beaucoup de faux négatifs et de faux positifs. Par conséquent, les médecins passent parfois à côté de cas de cancers ou infligent des biopsies inutiles à leurs patients.

La performance de l’IA comparée à 6 radiologues

Dans ce contexte, l’intelligence artificielle (IA) peut améliorer les performances du dépistage du cancer du poumon. Des chercheurs et des ingénieurs de Google ont donc développé un algorithme d’apprentissage en profondeur qui utilise les volumes de tomographie actuels et antérieurs d’un patient pour prédire son risque de cancer du poumon.

Pour entraîner leur algorithme, les chercheurs lui ont fourni les images de 14 851 patients, dont 578 ayant développé un cancer confirmé par biopsie au cours de la période de suivi d’un an. Les auteurs de l’étude, publiée le 20 mai 2019, dans Nature Medicine ont par ailleurs demandé à 6 radiologues expérimentés d’étudier les images issues du scanner afin de comparer leurs diagnostics avec ceux de l’IA. Les radiologues jouissaient d’un petit avantage puisqu’ils avaient accès à l’historique médical de chaque patient.

Résultats : plus de 94 % de réussite

Sur 507 patients, dont 83 atteints de cancer du poumon, l’IA s’est révélée plus performante que les radiologues, améliorant la sensibilité et la spécificité du dépistage.

• L’algorithme a permis de réduire de 5 % le taux de faux négatifs, autrement dit il a repéré 5 % de cas de cancers du poumon en plus par rapport aux radiologues ;
• le taux de faux négatifs a été diminué de 11 % grâce à l’IA, toujours comparé aux radiologues ;
• Au total, le système développé par Google a atteint un taux de réussite de 94,4 %.

L’avantage de la 3D sur la 2D 

Ces résultats seraient notamment dus à une meilleure visualisation morphologique des nodules en 3D, alors que les radiologues travaillent en 2D. Des études rétrospectives et prospectives plus robustes seront nécessaires pour garantir l’applicabilité clinique du programme et faire évoluer les programmes de dépistage de cancer du poumon.

Cependant, « la forte performance du modèle au niveau des cas a une importante pertinence clinique potentielle, estiment les auteurs de cette étude. L’augmentation de la spécificité observée pourrait se traduire par moins de procédures de suivi inutiles. Une sensibilité accrue dans les cas sans antécédent de cancer pourrait quant à elle se traduire par une réduction du nombre de cancers manqués dans la pratique clinique, en particulier du fait que davantage de patients commencent le dépistage. »

De plus, les chercheurs estiment que le système est perfectible, en formant le logiciel sur un plus grand nombre de données. L’évaluation totalement automatisée des images pour le dépistage serait donc envisageable.

Cette approche reposant sur l’IA serait aussi prometteuse pour l’IRM, la TEP ou d’autres techniques d’imagerie.

Corp Agency organise le congrès AI Paris 2019 les 11 et 12 juin au Palais des congrès de Paris. Au programme, des sessions générales sur le domaine de l’intelligence artificielle (IA) et des rendez-vous ciblés sur des secteurs spécifiques touchés par le développement de l’IA, dont celui de la santé.

Avec plus de 5 000 visiteurs attendus cette année, le congrès rassemble depuis 3 ans les acteurs du marché français de l’IA. 

• Les inscriptions pour le « Full Pass conférences », payantes, sont à réaliser via ce lien (bientôt complet). 
• Les inscriptions pour le « Pass Salon gratuit » sont a effectuer via ce lien.

Programme des conférences axées sur la santé 

Mardi 11 juin 2019

• 11h, amphithéâtre bleu – L’IA au service de la prédiction des cancers :
  • présentée par le Dr. Alain Livartowski, oncologue et directeur des data à l’Institut Curie.

Mercredi 12 juin 2019

• 14h, amphithéâtre bleu – AP-HP : déploiement d’une solution de coach intelligent pour que les professionnels de santé se concentrent sur leur mission première, les patients.
  • Intervenants :
    • Philippe Bourhis, directeur des systèmes d’information patient et direction générale AP-HP ;
    • Germain Bourgeois, chief operating officer d’Assimaa ;
    • Agnieszka Bruyere, vice-president cloud & cognitive solutions IBM France.

Le programme complet est disponible via ce lien.

Présent au salon VivaTech sur le stand de Sanofi, Datavaloris remporte le challenge sur la dé-identification des données patients. La start-up, qui a été récompensée le 22 mai 2019, est spécialisée dans l’intelligence artificielle (IA) et plus précisément sur la deep neuro-évolution, alliant algorithmie génétique et machine learning (apprentissage automatique).

Le concours était centré sur la problématique suivante : « Comment rendre les données médicales accessibles pour la recherche sans qu’elles permettent d’identifier le patient ? »
La solution de DataValoris permet de garantir l’anonymat des patients sans qu’ils puissent être réidentifiés et sans que cela ne biaise les données.

Les autres start-ups finalistes pour ce challenge étaient :
• Anamnèse : télé-expertise médicale via IA ;
• Medicus AI : plateforme d’IA qui automatise la conversion des données de santé sous forme visuelle et interactive ;
• Yuni : analyse des données de santé via IA pour aider les acteurs à donner accès à tous les patients aux dernières innovations thérapeutiques.

La solution DataValoris 

La solution de la start-up s’appuie sur les fonctionnalités suivantes : 

• la possibilité de chercher des mots-clés sur les réseaux sociaux patients et grand publics (hashtags sur Twitter) ;
• des curseurs permettant de contrôler la finesse de la dé-identification sans introduire de biais dans les données ;
• un data-set dé-identifié correctement indexé avec les bons critères. 

Chers abonnés,

Nous avons le plaisir de vous inviter au prochain Webinar, consacré à l’intelligence artificielle (IA) et plus précisément aux projets au sein de l’hôpital et à ses enjeux pour les industries de santé et un focus sur l’écosystème des start-ups françaises spécialisées dans l’IA en santé.

Cette session est le fruit des travaux menés dans le cadre de la Paris Healthcare Week, au cours de laquelle nous avons eu l’occasion d’animer 3 sessions sur l’IA dans le secteur de la santé et d’intervenir à la conférence de la FHF : « Intelligence Artificielle : comment se lancer ? »

Connectez-vous le 29 mai 2019 de 11h à 11h35 et posez vos questions en direct à :
• Cyrille Politi, responsable « transition numérique » à la FHF ;
• Béatrice Falise-Mirat, directrice scientifique de Care Insight.

Les inscriptions doivent être réalisées via ce lien.

Améliorer l’information des patients et pallier au manque d’effectif en déchargeant le personnel soignant des tâches à faible valeur ajoutée. Tel est l’objectif de Pepper, un robot développé par la société SoftBank Robotics, qui a été expérimenté au service d’anesthésie du CHU d’Angers sur une durée d’un an après avoir été approuvé par le comité d’éthique. L’enquête menée auprès des patients a montré une augmentation du taux de satisfaction de 12 % après l’installation de Pepper dans le service.

Le robot accueille les patients avant une consultation, leur présente leur parcours de soins ainsi que la consultation à venir, leur montre un trombinoscope contenant l’ensemble de l’équipe soignante du service et les divertit. Au-delà de l’aspect informationnel, son rôle est aussi de détourner l’attention des patients et ainsi de diminuer le côté anxiogène de l’attente.

À l’occasion de la Paris Healthcare Week, qui s’est tenue du 21 au 23 mai 2019, Nicolas Plougastel, directeur général de la société nantaise Conserto, a présenté les solutions déployées par Robotopi, une cellule de l’entreprise. Cette dernière développe des applications à intégrer dans des robots, avec plusieurs cas d’usage dans le domaine de la santé. Pepper fait partie des solutions équipées.

L’occasion de faire un tour d’horizon des robots actuellement utilisés dans les établissements de soins, des compagnons de plus en plus présents auprès des patients, de l’enfance à la fin de vie. Si ces derniers sont plutôt bien acceptés par les patients, Nicolas Plougastel note qu’il y a encore un travail d’acculturation à réaliser du côté du personnel soignant, dont l’une des craintes est d’être petit à petit remplacé par ces solutions humanoïdes.

Enfants et personnes âgées : un public privilégié

Si les robots de compagnie sont de plus en plus présents dans les établissements de soins pour divertir et soulager les malades, ils s’adressent en premier lieu à 2 publics très différents : les enfants et les personnes âgées.

Au-delà des présupposés, Nicolas Plougastel insiste sur le fait que les 2 tranches d’âges sont très réceptives à ces nouveaux compagnons, qui font oublier rapidement aux plus âgés leurs réticences initiales.

Un test en cours à l’Hôpital Necker-Enfants malades

Une expérimentation est actuellement en cours à l’Hôpital Necker-Enfants malades à Paris avec un robot de type Nao (le premier robot humanoïde de SoftBank Robotics), capable d’adapter son comportement à l’enfant qu’il a en face de lui.

Coconstruit à l’aide de coaches ayant permis le développement de profils types d’enfants malades, le robot adapte son interaction et peut proposer des jeux spécialisés aux enfants en fonction de leur pathologie. L’idée est de détourner l’attention des enfants et de les divertir pour rendre plus viable leur séjour à l’hôpital. À cela s’ajoute une fonction éducative puisque Nao est capable d’expliquer à son interlocuteur le médicament qu’il doit prendre en fonction de sa pathologie.

Une expérimentation dans des Ehpad

À l’opposé du spectre, la solution Medi’Pep, développée sur un robot Pepper, est mise en place dans des Ehpad. Mis à disposition 24 heures sur 24, le « compagnon » contribue à rassurer les résidents, notamment la nuit.

Doté d’un système de reconnaissance faciale, il est capable d’accéder au dossier médical du résident qui se présente à lui et de prendre ses constantes grâce à des objets connectés. Les informations sont transmises en temps réel au personnel soignant, qui est alerté en cas d’urgence.

Une acculturation encore nécessaire côté soignants

La présentation de Nicolas Plougastel montre ainsi que les robots se développent dans les établissements de soins et permettent à la fois de décharger le personnel soignant, souvent en sous-effectif, et de divertir ainsi que d’informer certains résidents ciblés plus particulièrement, comme les enfants et les personnes âgées.

La crainte du « remplacement »

Si les robots sont bien acceptés par ce public, Nicolas Plougastel insiste sur la nécessité d’acculturation du personnel soignant, souvent réticent de prime abord du fait de la peur persistante de la perte d’emploi face à ces nouveaux venus.

H&TIntelligence présente chaque jour à l’occasion de la Paris HealthCareWeek, qui se déroule du 21 au 23 mai 2019 à Paris, 3 sessions sur l’IA et publie chaque jour un état des lieux de l’IA en santé. Jour 3 : Les start-ups IA.
Découvrez la présentation : IA en santé : un nouvel eldorado pour les start-ups ?

Qui sont les start-ups IA Santé ?

La définition retenue pour cette analyse a ciblé les start-ups qui réalisent des activités utilisant l’IA. 

74 start-ups dédiées à l’IA ont été référencées à partir de la base de données Health & Tech Intelligence, celle établie par la BPI, et les informations publiées par la presse spécialisée. 

Des start-ups jeunes, souvent basées en Ile de France :

Sur les 74 start-ups référencées, la plupart ont été créées entre 2013 et 2019. A l’image de la recherche et de l’innovation en France, plus de la moitié (55 %) de ces acteurs s’est implantée en Île-de-France (41) contre seulement 5 en Région Sud, 6 en Occitanie et une répartition éparse pour le reste. La répartition hétérogène constatée est notamment corrélée à un réseau de partenaires encore mal réparti à travers l’hexagone (environ 50 % des acteurs de l’innovation, publics et privés, sont situés en Ile de France). 

Des thématiques porteuses : la recherche, le diagnostic et l’imagerie, l’aide au codage.

La recherche pharmaceutique et le diagnostic, surtout  par imagerie (la radiologie) sont fortement représentés, avec des solutions portées par l’IA relativement abouties dans ces domaines : mesure de l’efficacité d’une molécule, qualification de « patterns » pour essais clinique, prédiction de résultats pathologiques, interactions médicamenteuses, prédiction d’efficacité d’une molécule dans le cas de la pharmacie ; ou aide au diagnostic, priorisation d’examens, détection de biomarqueurs, aide au placement du patient, adaptation des doses à titre d’exemple en imagerie.

Les solutions adressent plus spécifiquement certaines spécialités cliniques, avec en particulier la cardiologie, la cancérologie, la biologie, l’ophtalmologie, la diabétologie, les maladies chroniques et l’aide aux handicaps.  

Quatre grandes catégories d’objectifs sont portées par ces solutions :

• L’amélioration de l’expérience patient : 36 % des solutions
• L’amélioration de l’efficience thérapeutique : 34 %
• Des solutions d’aide à la recherche : 16 %
• Des solutions d’aide à la performance hospitalière : 13%. Dans cette catégorie se trouvent les outils d’aide au codage, une des applications les plus déployées tant en établissement public que privé, pour d’une part alléger la charge de codage des professionnels de santé, et d’autre part optimiser les ressources hospitalières. Les résultats obtenus sont actuellement mitigés.

Le financement : des acteurs publics et privés

Le financement représente un facteur clé et une préoccupation majeure pour la réussite de ces jeunes entreprises. Un réseau de partenaires économiques s’est constitué pour répondre à cette attente. La BPI propose des solutions de l’amorçage du projet, aux différents tours de table. 42 millions d’€ ont été dédiés par la banque publique à la thématique. Différents outils de financement ont été mis en place dans le cadre de la stratégie « AI for humanity » dont les challenges IA que Care Insight accompagne pour le domaine de la santé.   

Un écosystème de fonds privés spécialisés dans les innovations numériques de la santé (Kurma Partners, iBionext Grouth Fund, Kima Ventures…) a investi plus de 142 M€ (chiffres concernant les 74 acteurs étudiés).

Arnaud Rosier, CEO d’Implicity, créateur d’une solution capable d’analyser les informations issues de prothèses cardiaques connectées, explique que « de grands financeurs sont prêts à prendre des risques dès lors qu’ils croient en la solution, sans chercher à entrer dans le détail des projets. «  Pour les business angels privés, la thématique en est encore à ses débuts. Armelle Graciet, associée et membre du conseil d’administration d’Angels Santé précise que « la difficulté à comprendre le positionnement futur de ces solutions dans les prises en charge des patients, ainsi que la fréquente absence de modèles de financement a pour conséquence une réserve au niveau du financement » de la part de ces investisseurs privés.

Marquage CE et financements

L’obtention du marquage CE en Europe (ou « FDA approval » aux US) est un enjeu majeur pour ces start-ups. Le process est complexe et pas toujours bien défini pour l’IA. L’obtention de ces marquages rassure certains investisseurs et libère les investissements : à titre d’exemple Diabeloop, Cardiologs et BioSerenity ont chacune effectué des augmentations de capital de 13,5 M€, 5,3 M€ et 15 M€ suite à ces certifications essentielles à leur accès au marché.

L’« IA est devenue un outil transversal, qui s’intègre dans une multitude de thématiques et de technologies. C’est un levier de financement pour les start-ups, il est donc souvent revendiqué » précise Livia Aouizerate, responsable de projet R&D au sein du pôle santé numérique de Medicen. « Il faut donc être attentif à l’effet buzz word ». Certains domaines comme l’imagerie voient arriver de nombreuses solutions parfois concurrentes, d’autres thématiques (biologie, biothérapie) restent encore peu abordées. L’accompagnement de ces jeunes entreprises est essentiel, et assuré par différents types d’acteurs :  incubateurs, clusters, pôles de compétitivité, collectivités territoriales,… Les industriels ou certains acteurs de santé proposent des actions d’accompagnement,  ceux-ci étant motivés par les potentielles applications de l’innovation en question.

Un certain nombre de challenges restent à adresser : les difficultés d’accès en France à des données structurées, la validation d’un « business model » pertinent pour les solutions proposées. Le contexte réglementaire avec la réalisation d’un marquage CE (ou FDA).

Les 74 start-ups IA santé identifiées