Incubateurs

Iktos, start-up spécialisée dans l’intelligence artificielle (IA) appliquée à la conception de nouveaux médicaments, va collaborer avec le laboratoire pharmaceutique Janssen.

Dans le cadre de cet accord, annoncé fin avril 2019, la technologie de conception in silico de nouvelles molécules d’Iktos sera mise en place sur plusieurs projets de découverte de nouveaux médicaments menés par le laboratoire. Les 2 groupes collaboreront en associant le savoir-faire d’Iktos dans le domaine des modèles génératifs profonds appliqué à la chimie et l’expertise de Janssen en IA appliquée à la prédiction de l’activité biologique des petites molécules.

La technologie développée par Iktos permet de concevoir in silico de nouvelles molécules dotées de toutes les caractéristiques souhaitées dans le cadre d’un projet de recherche donné. Elle permet d’envisager d’importantes améliorations dans le processus de recherche de nouvelles molécules d’intérêt pharmaceutique.

Sur la base des données de santé de près de 30 000 patients, des chercheurs américains de l’université de Pennsylvanie ont développé une application qui prédit la probabilité qu’un patient développe une hernie après une chirurgie abdominale. La compilation des data issues des dossiers électroniques permet de générer un score de risque pour chaque patient et en temps réel. L’application, qui a fait l’objet d’une étude*, a été présentée le 12 avril 2019 au congrès annuel de l’American Surgical Association, qui se tenait à Dallas, au Texas.

Les data de 30 000 dossiers électroniques analysées

Après une chirurgie abdominale, environ 20 % des patients souffrent d’une hernie incisionnelle. Des tissus ou un organe ressortent au niveau de la plaie. Ce renflement sous la peau affaiblit le muscle, engendre des douleurs et nécessite bien souvent une nouvelle intervention chirurgicale, ce qui ouvre la porte à un risque accru de complications. Les soins liés aux hernies incisionnelles coûtent au système de santé américain environ 7,3 milliards de dollars US (environ 6,5 Mds €) par an en raison du nombre de ces cas et des problèmes de qualité de vie qu’ils posent.

Pour diminuer ce risque, encore faut-il être en capacité d’évaluer le risque d’être victime d’une telle hernie pour chaque patient. C’est pour cette raison que des chercheurs de la faculté de médecine Perelman de l’université de Pennsylvanie ont développé une application pour identifier les facteurs de risque les plus courants ainsi que les interventions chirurgicales entraînant le plus fréquemment des hernies incisionnelles dans plusieurs spécialités. Ils ont utilisé les dossiers de santé électroniques de près de 30 000 patients ayant subi une intervention chirurgicale intra-abdominale, urologique ou gynécologique à Penn entre janvier 2005 et juin 2016. L’application combine toutes les données pour générer score de risque en temps réel pour chaque patient.

Les chercheurs ont présenté le 12 avril 2019 les résultats de leur étude et leur application au 139ème congrès annuel de l’American Surgical Association, qui se tenait à Dallas, au Texas.

Résultats

• Plus de 1 100 patients (3,8 %) ont nécessité une deuxième intervention chirurgicale pour prendre en charge une hernie incisionnelle.
• Les chirurgies colorectales étaient les plus souvent associées aux hernies par incision (7,7 % des cas), suivies des interventions vasculaires (5,2 %) et bariatriques (4,8 %) puis des greffes (4,5 %).
• Le fait d’avoir déjà subi une chirurgie abdominale était le facteur de risque qui augmentait le plus la probabilité de hernie (87,5 % des cas).
• Les autres facteurs de risque étaient le tabagisme et une infection récente (75 % des cas chacun)
• L’obésité a également été identifiée comme un facteur favorisant les hernies incisionnelles.

Un outil d’une grande fiabilité

« Notre outil détermine les risques pour chaque cas au point de traitement, donnant ainsi aux chirurgiens et aux patients la possibilité d’examiner ce résultat à l’avance et d’intégrer des données dans le processus de prise de décision », a déclaré John P. Fischer, auteur de cette étude et professeur de chirurgie plastique. En outre, la fiabilité de ce modèle reposant sur le big data s’est révélé particulièrement stable. Alors que les tests de mesure de fiabilité attribuent la note de 0,5 à un système relevant du pile ou face et la note de 1 à un degré de certitude, l’application sur les hernies incisionnelles a obtenu le score de 0,89.

L’équipe du Pr Fisher a précédemment développé un outil d’évaluation des attentes des patients lors de chirurgies abdominales ainsi que des résultats rapportés par ces derniers après l’intervention. Les chercheurs estiment que c’est la combinaison de ces différentes évaluations qui devrait améliorer l’impact des hernies incisionnelles.

4 questionnaires en ligne, dont un centré sur le secteur de la santé, sont proposés par l’université Paris Descartes dans l’optique de mener une consultation citoyenne « la plus large possible », dans le cadre du projet de recherche « Quelle régulation pour l’intelligence artificielle (IA) ? » mené par la faculté de droit, d’économie et de gestion de l’établissement.

Les résultats de ce sondage visent à alimenter les recommandations proposées au gouvernement par l’équipe de chercheurs en droit, en économie, en gestion et en informatique de l’université.

Le questionnaire axé sur l’IA et la santé est accessible via ce lien.

L’ensemble des questionnaires sont regroupés sur le site officiel du projet. En dehors de la santé, les 3 autres thématiques traitées sont :
• l’IA et les données personnelles ;
• l’IA, la banque, la finance et l’assurance ;
• mobilité et IA : le véhicule autonome.

Parmi les questions posées sur l’IA et santé figurent :

des questions génériques fermées :

• « Seriez-vous prêt.e à recevoir des conseils médicaux d’une intelligence artificielle ? » ;
• « Feriez-vous confiance à l’intelligence artificielle pour établir un diagnostic ?  » ;
• « Pensez-vous que l’intervention d’un médecin soit nécessaire ? » ;
• « Pensez-vous que l’intelligence artificielle est aujourd’hui régulée par des textes réglementaires ? » ;

des questions génériques ouvertes :

• « Pourquoi êtes vous favorable ou opposé.e à l’intelligence artificielle en santé ? » ;
• « Que pensez-vous de l’exploitation actuelle des données de santé (utilisation pour la recherche, efficience de la prise en charge du patient et du système de santé) ? » ;
• « Considérez-vous avoir une visibilité suffisante de l’utilisation de vos données de santé ? » ;
• « Seriez-vous prêt.e à partager vos données de santé pour la recherche l’amélioration des systèmes d’intelligence artificielle ? Si oui, seriez-vous prêt.e à le faire de manière non anonyme ? » ;
• « Pensez-vous que vos données de santé sont suffisamment protégées (DMP, dossiers patients, dossiers hôpitaux) ? » ;

des questions portant sur des sujets précis :

• « Seriez-vous prêt.e à ingérer une pilule connectée afin d’assurer un meilleur suivi de votre traitement ? » ;
• « Vous paraît-il dangereux de créer un health data hub visant à mutualiser toutes les données de santé, cliniques et administratives, afin d’améliorer les dispostifs d’intelligence artificielle en santé ? »
• « Pensez-vous que le traitement, le diagnostic et/ou la prise en charge par l’intelligence artificielle devrait être remboursé par l’assurance maladie ? » ;

des questions portant sur des réflexions d’ordre philosophique :

• « Un monde où chacun peut s’améliorer ou s’augmenter grâce à l’intelligence artificielle, sans limite dans les possibilités d’augmentation, ni de pratiques, est-il souhaitable ? » ;
• « Accepteriez-vous d’être amélioré.e/augmenté.e ? C’est-à-dire de vous faire implanter une puce permettant d’augmenter vos capacités intellectuelles, de vous faire implanter une prothèse permettant d’augmenter vos capacités physiques, ou encore lors de votre décès, de faire greffer votre cerveau dans un cyborg afin de conserver vos souvenirs. »

Contact

Pour plus d’informations, contacter Vincent Jung, assistant de recherche à l’université Paris Descartes, à vincent.jung1@parisdescartes.fr.

Un projet de recherche ciblé sur les questions éthiques et juridiques liées à l’IA

« Au cours de ces dernières années, la société a profondément évolué sous l’effet du progrès technique et des nouvelles technologies. L’avènement de l’intelligence artificielle (IA) suscite notamment une révolution numérique dont il est difficile de mesurer toutes les conséquences, commente la faculté de droit, d’économie et de gestion de l’université Paris Descartes sur le site officiel de son projet de recherche « Quelle régulation pour l’IA ? ». De ces nouveaux usages résulte une nouvelle économie, celle de la donnée, au point que l’on ne cesse de parler, à leur endroit, de nouvel or noir. Ces données sont au cœur de nouveaux usages qui ne cessent de croître au rythme de la croissance des échanges numériques. »

L’IA est porteuses de progrès mais aussi génératrice de risques éthiques et juridiques

L’établissement note que l’intelligence artificielle, « comme toute nouvelle technologie », est porteuse « de progrès et d’innovations pour la société et l’ensemble de ses citoyens » (applications en matière de santé, de transport, de développement durable ou de ressources humaines) mais aussi « génératrice de risques et de dangers, que ce soit éthiques et juridiques, qu’il convient d’appréhender au travers une réflexion sur la régulation de l’intelligence artificielle ».

Cette analyse est jugée « essentielle » par les porteurs du projet :

• pour interroger les mécanismes existants de régulation et leur capacité à s’adapter à cette nouvelle forme d’intelligence et à ses multiples applications ;
• pour interroger la pertinence d’une nouvelle régulation idoine qui permette le développement de l’IA dans un environnement qui assure la protection des individus.

« L’universalité du sujet mérite d’être abordée de manière interdisciplinaire, sous un angle aussi bien juridique, économique, qu’avec des spécialistes de l’informatique, de la santé, des sciences humaines et sociales », estime l’université.

Cette dernière propose ainsi un projet d’établissement à travers sa faculté de droit, d’économie et de gestion, réunissant les laboratoires de sciences juridiques (IDS, Cedag et Centre Maurice Hauriou), mais aussi les gestionnaires du Cedag, le laboratoire d’économie de la santé (Liras) et le laboratoire d’informatique (Lipade) de l’université Paris Descartes.

Une collaboration avec des partenaires et une implication des générations futures

Afin de ne pas se limiter à une approche « purement fondamentale », l’idée est de collaborer avec des partenaires, promoteurs ou utilisateurs de l’intelligence artificielle :

• École 42 ;
• Ville de Malakoff ;
• Ville de Vanves.

De plus, les étudiants de masters, de doctorat et de l’Ecole 42 « participent tout au long de l’année universitaire 2018/2019 à cet évènement institutionnel pluridisciplinaire », précise l’établissement, estimant que « la formation des générations futures, créateurs et usagers de ces nouvelles technologies[, est] fondamentale pour assurer l’inclusion, la diversité et la mixité nécessaires en matière d’intelligence artificielle ».

Prochains séminaires de Paris Descartes sur la régulation de l’IA

• Jeudi 16 mai 2019 de 14h à 19h
  • Séminaire 8 – Intelligence artificielle et ressources humaines Direction scientifique : M. Jean-Louis CARPENTIER, Cedag, et Mme Ludivine ROUSSEY, Liraes
  • Faculté de droit, d’économie et de gestion – salle des congrès
• Mercredi 22 mai 2019 de 14h à 19h
  • Séminaire 9 – Intelligence artificielle et propriété intellectuelle Direction scientifique : Pr Nathalie MARTIAL-BRAZ et Mme Caroline LE GOFFIC
  • Faculté de droit, d’économie et de gestion – salle des congrès
• Mardi 4 juin 2019 de 14h à 19h
  • Séminaire 10 – Intelligence artificielle et management Direction scientifique : Pr Corina PARASCHIV, Cedag
  • Faculté de droit, d’économie et de gestion – salle des congrès
• Vendredi 28 juin 2019 de 14h à 19h
  • Séance grand public : ciné-débat autour d’un film
  • Faculté de droit, d’économie et de gestion – salle des congrès
• Jeudi 12 septembre 2019 de 14h à 19h
  • Séance de clôture direction scientifique : Pr Nathalie MARTIAL-BRAZ, Cedag, et Pr Anne LAUDE, IDS
  • Faculté de droit, d’économie et de gestion – salle des congrès

Le connecteur DmpConnect d’Icanopee est le premier intégrateur d’applications d’entreprise (IAE) à avoir été homologué pour la version 2 du dossier médical partagé (DMP) par le Centre national de dépôt et d’agrément (CNDA).

Cnamts : une exploitation plus adaptée
Ce connecteur permet :
• d’exploiter toutes les fonctionnalités DMP exposées par la version 2 des web services (WS) * du dossier médical partagé (DMP) de la Caisse nationale de l’assurance maladie des travailleurs salariés (Cnamts) ;
• d’accéder aux WS.
Il propose également une intégration « plus ergonomique et performante » du DMP dans les logiciels pour les professionnels de la santé, indique Icanopee dans son communiqué, publié courant avril 2019.
Les 40 partenaires clients de la société pourront bénéficier de la mise a jour du DpmConnect, conforme à l’infrastructure DMP version 2 de la Cnamts. 

DMP et mineurs : une connexion privée possible entre médecins et patients mineurs
Les nouvelles fonctionnalités phares de cette mise à jour sont l’ouverture du DMP aux patients mineurs, ainsi qu’un nouveau mode. Ce dernier consiste à établir une connexion privée entre les professionnels de santé et les patients mineurs afin d’échanger sans que leurs représentants légaux puissent accéder à cette connexion.

Un outil d’intelligence artificielle (IA) s’est révélé capable de détecter les personnes souffrant d’un trouble de stress post-traumatique (TSPT) rien qu’en analysant leur voix. L’étude menée par des chercheurs de l’École de médecine de la New York University (NYU School of Medicine) a prouvé que le logiciel posait un diagnostic avec un taux de 89 % de précision. Les résultats de ces travaux ont été publiés le 22 avril 2019 dans la revue Depression & Anxiety.

Un test objectif pour dépister le syndrome de stress post-traumatique

Le diagnostic de trouble de stress post-traumatique (TSPT) repose généralement sur des entretiens cliniques ou des mesures d’auto-évaluation. Qu’elle que soit la technique utilisée, des risques de sous-déclaration et de sur-déclaration des symptômes existent. De plus, les patients ne sont pas toujours d’accord pour passer de longs entretiens.

Il manque donc un test objectif qui permettrait d’éviter les biais culturels, ethniques, etc. De nombreuses études ont été lancées pour identifier des marqueurs biologiques mais elles sont à ce jour restées globalement infructueuses.

Analyser la voix grâce à un algorithme

Les techniques basées sur la parole pour dépister les troubles psychiatriques suscitent un intérêt croissant et les cliniciens savent depuis longtemps que les personnes souffrant de troubles psychiatriques présentent des modifications de la parole.

Le caractère monotone ou encore métallique d’une voix constitue une information importante pour les médecins dans le diagnostic des troubles de l’humeur. Les altérations de la voix liées au syndrome de stress post-traumatique (SPT) sont en revanche moins bien connues.

Des chercheurs de l’École de médecine de la New York University (NYU School of Medicine) ont mené une étude afin d’identifier les caractéristiques de la voix qui différencient les victimes de SPT des témoins chez un échantillon de 53 anciens combattants d’Irak et d’Afghanistan, en les comparant à 78 anciens combattants en bonne santé. Grâce à leurs enregistrements vocaux, les chercheurs ont capturé 40 526 caractéristiques vocales que le programme d’intelligence artificielle (IA) de l’équipe a analysées. Un algorithme a ensuite classifié ces données vocales et estimer la probabilité qu’elles soient prédictives d’un état de stress post-traumatique.

Les résultats de cette étude ont été publiés le 22 avril 2019 dans la revue Depression & Anxiety.

Résultats : l’IA précise à 89 %

• 18 caractéristiques vocales ont été retenues. 2 d’entre elles sont particulièrement liées au stress post-traumatique : une parole plus lente/monotone et plus plate.
• le système d’IA a classifié correctement les personnes souffrant de syndrome de SPT avec 89,1 % de précision.

« Nos résultats suggèrent que les caractéristiques basées sur la parole pourraient être utilisées pour diagnostiquer cette maladie et, avec un raffinement et une validation supplémentaires, elles pourraient être utilisées en clinique dans un proche avenir », a déclaré Charles R. Marmar, le principal auteur de l’étude, directeur du département de psychiatrie de la l’École de médecine de la New York University.

Par ailleurs, ces résultats sont cohérents avec d’autres constatations sur le stress post-traumatique. En effet, les événements traumatiques modifieraient les circuits cérébraux qui traitent les émotions et le tonus musculaire, ce qui affecterait la voix d’une personne.

Vers une appli mobile pour le stress post-traumatique

À l’avenir, l’équipe de recherche envisage de former l’outil vocal d’IA avec plus de données, de le valider sur un échantillon indépendant et de demander l’approbation du gouvernement pour l’utiliser de manière clinique.

Ils envisagent de l’utiliser dans le cadre d’un système de diagnostic automatisé, peut-être même via une future application pour smartphone, car « le stress post-traumatique peut être mesuré à moindre coût, à distance et de manière non intrusive », a déclaré Adam Brown, l’un des auteurs de l’étude, professeur au département de psychiatrie de la NYU School of Medicine.

Les TechDays Santé 2019, organisés par I-care Cluster, se tiendront le 30 avril à la Maison internationale des langues et des cultures de Lyon.  Cette année, les conférences et les ateliers porteront sur le thème « opportunités ouvertes par l’exploitation intelligente des datas en santé ». 

Les inscriptions, payantes, sont à effectuer via ce lien.

Programme 

• 8h30-9h15 : Accueil des participants – Allocutions officielles & Introduction par les organisateurs.
  Karine Dognin Sauze, 13ème vice-présidente de la Métropole de Lyon Innovation, Métropole Intelligente, Développement numérique et Mobilité intelligente. 
• 9h15-10h45 : 3 conférences avec invités.
  Stéphanie Combes, Antoine Denis, Pr Jean-Yves Blay
• 11h-12h15 : Table ronde.
  « Comment utiliser intelligemment les données massives en santé pour créer des services & des produits innovants ! » 
• 12h30-14h30 : Déjeuner & rencontres B2B.
  Planification et sollicitation de rendez-vous avec les autres participants. 
• 14h30-15h45 : Session 1.
  « Les établissements de santé ne peuvent-ils (ou ne veulent-ils) pas permettre l’exploitation des données de santé qu’ils détiennent ? »
• 16h-17h15 : Session 2.
  « Données patients des établissements de santé : impossible exploitation ou manque d’organisation ? »
• 17h45-19h : Lancement du HH#4.
  Lancement d’un nouveau format. 

Une équipe de chercheurs français de l’Inserm a mis au point un outil informatique reposant sur l’intelligence artificielle (IA) qui évalue les effets toxiques de toutes les substances chimiques, à condition qu’elles aient fait l’objet d’études publiées. Dans le cadre de leur travaux*, publiée le 17 avril 2019 dans la revue Environmental Health Perspectives, les chercheurs ont analysé les données de la littérature sur le bisphénol S grâce à l’IA et ont bien identifié ses effets toxiques.

Quant l’IA explore la littérature scientifique

In vitro, in vivo et maintenant in silico. La recherche progresse grâce à des simulations informatiques. Cette technique, appelée « in silico », tire son nom du silicium, le matériau de base des microprocesseurs. Des chercheurs français de l’Inserm ont mené une méta-analyse in silico grâce à des méthodes issues de l’intelligence artificielle (IA). Leur but : mieux comprendre les liens entre l’exposition à des produits chimiques dans l’environnement et la santé humaine.

Or, les sciences informatiques, y compris la toxicologie, peuvent aider à savoir s’il existe un lien plausible entre une cause — un produit chimique entrant en contact et affectant un organisme au niveau cellulaire — et une chaîne d’événements ultérieure conduisant à un effet, c’est-à-dire à une maladie. Ce concept est appelé « mécanisme menant à un effet indésirable » (adverse outcome pathway, AOP).

Une base de données, AOP-Wiki, a été créée et est à disposition de la communauté scientifique. Cette base est très riche mais il faut développer des méthodes informatiques innovantes pour hiérarchiser les produits chimiques en fonction de leurs menaces, mieux explorer les bases de données disponibles (y compris la littérature publiée disponible) et améliorer l’exploration de texte.

La toxicité du bisphénol S explorée

Les chercheurs de l’Inserm, dirigés par Karine Audouze, au sein de l’unité 1124 « Toxicité environnementale, cibles thérapeutiques, signalisation cellulaire et biomarqueurs »(Inserm/Université de Paris) ont conçu un programme informatique, fondé sur les méthodes de l’intelligence artificielle, dans lequel ils ont intégré plusieurs types de données biologiques et chimiques dont les 200 termes référencés dans la base AOP-Kiwi.

« Cette base est composée des descriptions précises de toutes les étapes biologiques (molécules, voies de signalisation) menant d’une perturbation moléculaire à un effet pathologique comme l’obésité, la stéatose, le cancer, etc. Elle s’enrichit régulièrement avec de nouveaux processus de toxicité », précise Karine Audouze. L’outil mis au point par les chercheurs français, AOP-helpFinder, peut rechercher, extraire et noter les liens entre des substances chimiques (facteurs de stress) et divers éléments biologiques.

Apprendre à lire intelligemment

Pour tester ce programme, les auteurs de l’étude ont choisi le bisphénol S, un substitut fréquent du bisphénol A dans les contenants alimentaires. Concrètement, ils ont intégré toutes les appellations et synonymes de ce constituant retrouvés dans la littérature scientifique. Ensuite, le programme a scanné les résumés d’articles scientifiques soumis par les auteurs, à la recherche de ces termes pré-enregistrés.

« L’objectif était d’établir des liens entre les termes représentant la substance chimique et ceux correspondant aux processus pathologiques », clarifie Karine Audouze. Pour cela, les chercheurs ont appris à leur système à lire intelligemment.

Ainsi, le programme accorde plus de poids à des termes retrouvés côte à côte plutôt qu’éloignés à ceux qui sont placés en fin de résumé dans les résultats et les conclusions plutôt qu’en début, au stade de l’hypothèse, et enfin, il quantifie les mots repérés. « Au-delà d’une lecture rapide, le système permet une véritable analyse de texte automatisée », explique l’auteure principale de l’étude.

Les résultats de cette étude ont été publiés le 17 avril 2019 dans la revue Environmental Health Perspectives.

Résultats : l’IA confirme les risques d’obésité du bisphénol

Les effets sur la santé les plus pertinents résultant de cette étude étaient les effets sur la reproduction (diminution de la testostérone, réduction du ratio sexuel, diminution de la fertilité), la perturbation du système endocrinien (activation des récepteurs des œstrogènes et des androgènes, observée biologiquement avec BPA), et des troubles du métabolisme.

Parmi ces derniers, le score le plus optimal était associé à l’obésité. Peu d’articles publiés lient directement le BPS à l’obésité, néanmoins, cette approche a permis de mettre en évidence ce lien, qui a ensuite été vérifié manuellement par les auteurs. « Puisque le BPS est un substitut du BPA, soupçonné d’être un obésogène, le lien entre le BPS et l’obésité que nous avons trouvé est intéressant », écrivent-ils.

Une alternative à l’expérimentation animale

La capacité à effectuer de nouvelles observations ou à confirmer des effets suspects à l’aide de cet outil est clairement démontrée. Cette méthode permet donc d’accroître les connaissances, d’orienter des analyses expérimentales plus poussées et de mettre au point des modèles offrant une alternative à l’expérimentation animale.

« Cet outil informatique peut être utilisé pour établir un bilan rapide des effets d’un agent chimique, ce qui est souhaitable s’il s’agit d’un substitut proposé pour une substance existante, commente Karine Audouze. Il n’apporte pas, en tant que tel, de preuve de toxicité, mais sert à intégrer rapidement un grand nombre d’informations et à hiérarchiser les effets néfastes les plus probables, permettant ainsi de concevoir les études biologiques et épidémiologiques les plus pertinentes. »

Cet outil est désormais libre d’accès sur la plateforme GitHub. Tout chercheur désireux de tester la toxicité d’un agent peut l’utiliser en développant un dictionnaire propre à cet agent.