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  • IA : Verily (Google) lance en Inde un algorithme de détection des maladies oculaires

    Google annonce que sa société-sœur Verily Life Science a lancé à l’Aravind Eye Hospital de Madurai (Inde) la première application clinique de son algorithme de dépistage de maladies oculaires par apprentissage automatique. Cet outil concerne les complications ophtalmologiques du diabète, comme la rétinopathie diabétique et l’œdème maculaire diabétique, qui comptent parmi les principales causes évitables de cécité chez l’adulte.

    Cette expérience pilote, annoncée le 25 févier 2019, est l’aboutissement d’un programme de recherche mondial initié il y a trois ans par le géant du numérique. Google a concentré ses efforts sur l’Inde, conscient de la forte augmentation des cas de diabète dans ce pays, dans lequel feraient défaut quelque 100 000 ophtalmologistes. Le Docteur R. Kim, médecin-chef de l’hôpital Aravind, estime que l’apprentissage automatique est en mesure d’augmenter exponentiellement le nombre de patients dépistés, qui n’est aujourd’hui que de 6 millions sur les 72 millions de personnes diabétiques que compterait le pays, indique le communiqué.

    Dans le cadre de ce projet, la firme de Mountain View a créé une base de 128 000 images d’yeux dont chacune a été examinée par un panel de 3 à 7 ophtalmologistes, de façon à exercer un réseau de neurones dédié. Lors des tests de validation, les résultats obtenus par l’algorithme étaient comparables à ceux obtenus par des médecins, et parfois « légèrement meilleurs ».

  • Étude : les requêtes en santé sur Google permettraient d’anticiper les arrivées aux urgences (BMJ)

    Une semaine avant un passage aux urgences, les requêtes santé sur Google d’un patient font plus que doubler. C’est le principal enseignement d’une étude* menée par des chercheurs américains de la Penn Medicine de l’université de Pennsylvanie. Ces travaux, publiés le 20 février 2018 dans la revue BMJ Open, montrent que ce flux de données (requêtes sur internet et données issues du dossier médical) représente une mine d’informations qui permettrait d’anticiper leurs besoins avant leur arrivée aux urgences.

    Les requêtes santé sur Google : une promesse encore mal exploitée

    Google traite environ 100 milliards de recherches par mois. Plus de 72 % des adultes américains déclarent utiliser internet pour des questions liées à la santé. Plusieurs chercheurs se sont déjà penchées sur cette mine d’informations et ont cherché à la faire parler. Le projet Google Flu Trends, lancé en 2008, visait par exemple à établir un lien entre les épidémies et la recherche des symptômes liés à la grippe. Cependant, ces rapports surestimaient souvent le fardeau de l’épidémie.

    À l’heure actuelle, des tentatives sont en cours pour analyser ces requêtes santé sur internet afin d’améliorer la santé non pas à l’échelle populationnelle mais au niveau individuel. C’est évidemment plus difficile du point de vue logistique car les historiques de recherche et les problèmes de santé individuels sont privés et nécessitent un consentement pour chaque internaute.

    Une étude centrée sur les urgences

    Des chercheurs de la Penn Medicine ont donc mené une étude visant à répondre à 3 questions :

    • Les patients partageaient-ils leurs données de recherche afin de pouvoir les analyser en association avec leurs dossiers de santé électroniques ? ;
    • Les recherches sont-elles différentes lorsqu’elles ont lieu après visite aux urgences ? ;
    • Que recherchent les patients ?

    Pour mener à bien leurs travaux, l’équipe de l’université de Pennsylvanie a approché 703 patients cherchant des soins de courte durée aux urgences d’un grand système universitaire entre mars 2016 et mars 2017. Tous les participants potentiels étaient âgés de 18 ans ou plus et ont été incités à partager leurs antécédents de recherche ainsi que leurs données de santé issus de leur dossier électronique. Pour les encourager à répondre, les chercheurs avaient organisé un tirage au sort, avec à la clé une carte-cadeau de 40 dollars US (environ 35 €).

    Les résultats de cette étude ont été publiés le 20 février 2019 dans BMJ Open.

    Résultats

    • Sur plus de 300 patients ayant déclaré avoir un compte Google, 49 % étaient disposés à partager avec des chercheurs l’accès à leurs historiques de recherche et à leurs dossiers médicaux.
    • 6 % des 591 421 requêtes de recherche uniques portaient sur la santé.
    • Dans les 7 jours précédant une visite aux urgences, 15 % des requêtes concernent la santé.
    • 56 % des recherches sur internet portaient sur les symptômes, 53 % sur les informations hospitalières et 23 % sur le traitement ou la gestion de la maladie. 

    Ces travaux met également en évidence des lacunes dans la communication médecin/patient. Un participant a par exemple recherché « Quelle est la taille d’une noix », suivi de « Qu’est-ce qu’une tumeur fibreuse ? ». Son dossier médical a révélé que le patient avait été informé qu’il était porteur d’une tumeur fibreuse de la taille d’une noix lors d’une précédente consultation à l’hôpital mais l’historique des recherches ultérieures suggérait que le message n’avait sans doute pas été compris.

    Mieux réguler les urgences hospitalières grâce à Google

    Dans les jours qui précèdent une consultation aux urgences, les participants ont souvent recherché plusieurs fois des sujets liés à la santé avant de prendre la décision de se rendre à l’hôpital.

    Ces résultats suggèrent donc une capacité d’anticiper la demande même pour les patients qui se rendent au service des urgences. « On peut imaginer prévoir la demande de services hospitaliers de la même manière que les annonceurs prédisent les ventes », écrivent les auteurs de l’étude.

    Fluidifier la communication médecin-patient

    Certes, l’échantillon de patients – plutôt féminin et jeune – n’était pas tout à fait représentatif de l’ensemble des patients. En outre, la fonction de saisie automatique de Google a pu fausser les thématiques de recherche. Cependant, cette étude est la première à associer des données de recherche Internet à des données du dossier médical au niveau individuel.

    « Savoir ce que les patients recherchent avant de se rendre aux urgences peut nous aider à anticiper leurs besoins et à les orienter vers les meilleures sources de soins, estiment les auteurs, expliquent l’équipe de la la Penn Medicine. Savoir ce qu’ils recherchent par la suite nous indique comment nous pouvons mieux communiquer et aider les patients dans leur parcours. »

  • Séminaire sur la régulation de l’IA en santé : le 13 mars 2019 à l’université Paris Descartes

    L’université Paris Descartes met en place sur l’année une série de séminaires sur le thème « Quelle régulation pour l’intelligence artificielle ? » (IA), dont l’un sera centré sur le secteur de la santé. Cette session aura lieu toute la journée du 13 mars 2019 au sein du Grand amphithéâtre de l’établissement, situé à Paris.

    « Si les promesses de l’IA en santé sont nombreuses, ces nouvelles techniques posent néanmoins de multiples problématiques juridiques liées tant à la détermination de la nature juridique de l’IA, qu’au respect du secret médical, mais aussi à la transformation de la relation de soin et peut-être surtout à la distribution des responsabilités« , commentent les organisateurs, présentant les thématiques qui seront abordées lors de la séance.

    Les personnes souhaitant participer à l’événement, gratuit, doivent s’inscrire en envoyant un email à vincent.jung1@parisdescartes.fr.

    Direction scientifique :

    • Pr Anne Laude ;
    • Pr Damien Besancenot ;
    • Mme Lydia Morlet-Haïdara;
    • Mme Clémentine Lequillerier ;
    • Mme Caroline Le Goffic ;
    • Mme Adèle Lutun.

    Contact

    Vincent Jung, assistant de recherche à l’université Paris Descarte :

    • 01 76 53 45 39 ;
    • vincent.jung1@parisdescartes.fr

  • HIMSS 2019 : Data, patient experience et value based healthcare, principales tendances à Orlando

    Le congrès HIMSS 2019 s’est déroulé à Orlando du 11 au 15 février 2019, accueillant plus de 1 200 exposants, 46 000 visiteurs et plus de 500 conférences. Parmi les thématiques les plus remarquées : la data, l’expérience patient et la valeur – tendances fortes de l’édition 2019 du plus gros événement consacré au numérique en santé.

    H&T Intelligence a participé au congrès et à une journée d’échanges à la Mayo Clinic de Jacksonville et revient sur les principales tendances et innovations observées.

    Parmi les stars de l’année, Google et Amazon Web Services, dont les espaces de démonstration n’ont pas désempli, présentaient leur capacité de cloud mais également leurs applications d’IA pour organiser, analyser, optimiser les flux d’informations et de data issus des EHR.

    « La data est devenue la ressource naturelle la plus créatrice de valeur, transformant l’industrie et la société à un niveau jamais imaginé. Cette transformation est encore plus évidente en médecine et dans le système de santé. Cela s’est nourri de l’infusion progressive des technologies et de l’intelligence mises dans tous les process et les produits de santé, la multiplication des dispositifs mobiles et l’explosion des réseaux sociaux, et plus encore par les attentes exponentielles des citoyens rendus plus autonomes grâce au digital », avait déclaré à HIMSS Ginny Rometty, P.-D.G. d’IBM.

    En 2019, interopérabilité, cybersécurité et IA sont présents sur la majorité des stands, renforcés par l’annonce faite le premier jour de la conférence par le Bureau du coordonnateur national pour les technologies de l’information sur la santé américain (ONC) afin d’encourager les patients à accéder à leur dossier médical via des applications référencées.

    Ainsi, les tendances fortes du secteur en 2019 peuvent se dessiner selon 3 axes principaux :

    • Rien sans la data ! ;
    • Santé populationnelle, parcours, coordination et valeur  : vers des solutions de population health management intégrées ;
    • De l’expérience patient à un système de santé tiré par le consommateur.

    Sans compter les innovations et technologies émergentes que nous avons pu tester ou rencontrer :

    • l’intégration de la réalité augmentée dans les pratiques et technologies médicales ;
    • l’émergence de la blockchain, présente sur 33 stands, dont notamment le corner IBM ;
    • les drones et leurs usages santé.

    Webinar H&TI « HIMSS 2019 : innovations et tendances du marché »

    Retrouver la présentation faite lors du webinar « HIMSS 2019 : innovations et tendances du marché » juste ici.

    Ce 1er webinar H&TI est revenu sur les temps forts de l’événement international. Il était présenté par Jean-François Goglin, conseiller national du système d’information santé à la Fehap, et Sandrine Degos, directrice de publication de H&TI :

    © Numérique & Santé by Care Insight – YouTube

    La prochaine édition de la conférence HIMSS se tiendra du 9 au 13 mars 2020 à Orlando.

  • HIMSS – dossier spécial : principales tendances et retours d’expériences de la conférence d’Orlando

    Le congrès HIMSS 2019 s’est déroulé à Orlando du 11 au 15 février 2019, accueillant plus de 1 200 exposants, 46 000 visiteurs et plus de 500 conférences. Parmi les thématiques les plus remarquées : la data, l’expérience patient et la valeur – tendances fortes de l’édition 2019 du plus gros événement consacré au numérique en santé.

    H&T Intelligence a participé au congrès et à une journée d’échanges à la Mayo Clinic de Jacksonville et revient sur les principales tendances et innovations observées.

    Retrouvez l’ensemble de notre dossier spécial HIMSS juste ici.

    Parmi les stars de l’année, Google et Amazon Web Services, dont les espaces de démonstration n’ont pas désempli, présentaient leur capacité de cloud mais également leurs applications d’IA pour organiser, analyser, optimiser les flux d’informations et de data issus des EHR.

    « La data est devenue la ressource naturelle la plus créatrice de valeur, transformant l’industrie et la société à un niveau jamais imaginé. Cette transformation est encore plus évidente en médecine et dans le système de santé. Cela s’est nourri de l’infusion progressive des technologies et de l’intelligence mises dans tous les process et les produits de santé, la multiplication des dispositifs mobiles et l’explosion des réseaux sociaux, et plus encore par les attentes exponentielles des citoyens rendus plus autonomes grâce au digital », avait déclaré à HIMSS Ginny Rometty, P.-D.G. d’IBM.

    En 2019, interopérabilité, cybersécurité et IA sont présents sur la majorité des stands, renforcés par l’annonce faite le premier jour de la conférence par le Bureau du coordonnateur national pour les technologies de l’information sur la santé américain (ONC) afin d’encourager les patients à accéder à leur dossier médical via des applications référencées.

    Ainsi, les tendances fortes du secteur en 2019 peuvent se dessiner selon 3 axes principaux :

    • Rien sans la data ! ;
    • Santé populationnelle, parcours, coordination et valeur  : vers des solutions de population health management intégrées ;
    • De l’expérience patient à un système de santé tiré par le consommateur.

    Sans compter les innovations et technologies émergentes que nous avons pu tester ou rencontrer :

    • l’intégration de la réalité augmentée dans les pratiques et technologies médicales ;
    • l’émergence de la blockchain, présente sur 33 stands, dont notamment le corner IBM ;
    • les drones et leurs usages santé.

    Retrouver la présentation faite lors du Webinar Retour de Himss19 juste ici.

    Webinar H&TI « HIMSS 2019 : innovations et tendances du marché »

    Retrouver la présentation faite lors du webinar « HIMSS 2019 : innovations et tendances du marché » juste ici.

    Ce 1er webinar H&TI est revenu sur les temps forts de l’événement international. Il était présenté par Jean-François Goglin, conseiller national du système d’information santé à la Fehap, et Sandrine Degos, directrice de publication de H&TI :

    © Numérique & Santé by Care Insight – YouTube

    La prochaine édition de la conférence HIMSS se tiendra du 9 au 13 mars 2020 à Orlando.

  • Étude : soulager les symptômes du cancer en prévoyant leur survenue grâce à l’IA (Scientific Reports)

    Pour la première fois, des chercheurs de l’université de Surrey et l’université de Californie ont examiné les relations entre 38 symptômes du cancer. L’utilisation d’une technique d’intelligence artificielle (IA), le « network analysis » a permis de les regrouper en fonction de leur occurrence, de leur gravité et du niveau de détresse qu’ils généraient. L’IA pourrait identifier et prédire la combinaison de symptômes dont risque de souffrir un malade, et ainsi mieux le soulager, révèlent les résultats de cette étude* publiés le 19 février 2019 dans la revue Scientific Reports.

    Cancer : faire le lien entre les symptômes grâce à l’IA

    Les patients atteints d’un cancer souffrent d’un grand nombre de symptômes qui ne sont pas soulagés. Pour améliorer leur prise en charge, des recherches sont menées sur des groupes de symptômes qui partageraient les mêmes mécanismes sous-jacents et pourraient donc être traités ensemble. Cependant, cette approche n’a pas aboutie pour l’instant car les approches statistiques traditionnelles n’ont pas permis d’identifier ce qui faisait le lien entre les différents symptômes et de repérer les symptômes clés qui exercent une influence sur d’autres symptômes ou groupes de symptômes concomitants qui seraient alors susceptibles de constituer une cible thérapeutique potentielle.

    La technique du network analysis

    Des chercheurs américains ont donc menée une étude dans laquelle ils ont utilisé une technique d’intelligence artificielle (IA) pour examiner les relations entre 38 symptômes communs chez un échantillon de 665 patients en oncologie soumis à une chimiothérapie (cancer du sein, des poumons, colorectal ou gynécologique). La technique, nommée « network analysis« , a surtout été utilisée pour comprendre les associations entre les symptômes psychiatriques et ceux des toxicomanes.

    Dans le cadre de cette étude, il a été demandé aux patients en oncologie d’évaluer non seulement l’occurrence du symptôme mais également la gravité et la détresse associées. En utilisant les données sur la survenue de 18 symptômes chez 665 patients en oncologie, un algorithme dirigé par la force a été utilisé pour visualiser un réseau de symptômes par patient. Ensuite, quatre méthodes quantitatives ont été utilisées pour analyser les modèles d’apparition des symptômes. Les résultats de cette étude ont été publiés le 19 février 2019 dans la revue Scientific Reports.

    Résultats

    • Les patients ont rapporté une moyenne de 13 symptômes entre deux séances de chimiothérapie.
    • Les nausées et le manque d’appétit étaient les symptômes arrivant en tête en termes de fréquence, de sévérité et de détresse associée.
    • 47,48 % des patients ont signalé des nausées avant la prochaine dose de chimiothérapie.
    • Six clusters de symptômes ont été identifiés : psychologiques, hormonaux, respiratoires, nutritionnels, douleur et ceux directement liés à la chimiothérapie.

    Une visualisation des groupes de symptômes

    Les auteurs de cette étude estiment que les symptômes du cancer apparaissent de manière imbriquée. Par exemple, bien que les vomissements soient bien contrôlés, la nausée est un symptôme persistant qui compromet l’état nutritionnel du patient, entraîne une détresse psychologique importante, a un impact négatif sur la qualité de vie et peut entraîner l’arrêt du traitement du cancer. Autrement dit, la gravité et la détresse d’un symptôme sont très variables et dépendent du symptôme originel, qui entraîne les autres en cascade.

    Comprendre pour soulager

    « Notre approche via la « network analysis » représente une avancée majeure dans la recherche sur les groupes de symptômes, estiment les chercheurs. Dans chaque dimension, notre représentation graphique nous permet de visualiser la manière dont les divers groupes de symptômes du réseau sont interconnectés avec d’autres groupes de symptômes du même réseau. » Par ailleurs, les résultats semblent indiquer que la détresse peut être une dimension différente de l’expérience des symptômes du patient.

    Bien que ces résultats méritent d’être confirmés dans un échantillon indépendant, le recours à cette méthode d’IA a le potentiel d’aider les soignants à améliorer leur compréhension de l’expérience des symptômes des patients en oncologie et ainsi de réduire le fardeau pour chaque patient.

  • Microsoft choisit son campus français pour créer un centre mondial de développement dédié à l’IA

    Le Microsoft Engineering Center, créé en 2011 sur le campus de Microsoft France à Issy-les-Moulineaux, a été choisi par le groupe pour accueillir un centre de développement dédié à la conception d’applications basées sur l’intelligence artificielle (IA). Par la mise à disposition de Business Applications* et de Power Platform** de Microsoft, ce centre « propose des solutions et des outils IA facilement accessibles pour ses clients et ses partenaires dans le monde entier », précise l’entreprise dans un communiqué publié le 21 février 2019.

    Le centre de développement regroupe plus de 100 ingénieurs issus de 20 pays différents, experts en génie logiciel, en mathématiques ou en design produits.

    Il vise à accompagner les entreprises du monde entier dans leur transformation numérique et à les aider à gagner en productivité par le biais de l’intelligence artificielle. Elles auront la possibilité d’utiliser des solutions basées sur l’IA répondant à leurs besoins métiers par le biais, entre autres, des plateformes Dynamics 365 et Azure.

    La santé devrait faire partie des domaines ciblés, Microsoft ayant réaffirmé sa stratégie dans le secteur à la mi-février à l’occasion du salon HIMSS 2019, auquel Health & Tech Intelligence était présent. Basée sur le cloud et Microsoft 365, cette dernière est centrée sur 3 axes : permettre des soins personnalisés ; augmenter le pouvoir des équipes de soins et améliorer les résultats.

    « Alors que jusqu’à présent le challenge pour les entreprises était la collecte et le traitement de données, aujourd’hui le principal défi est de permettre aux équipes de nos clients de pouvoir exploiter facilement l’énorme masse de données dont elles disposent, explique Jamel Gafsi, président du Microsoft Engineering Center. L’objectif pour nous est de fournir les produits et des solutions IA qui permettent à nos clients d’automatiser leur process et d’améliorer la performance de leur business. »

  • Étude : l’IA pourrait prédire les chances de survie dans le cancer de l’ovaire (Nature Communication)

    Des chercheurs de l’Imperial College of London de l’université de Melbourne ont développé un logiciel d’intelligence artificielle (IA) qui s’est révélé capable de prédire le pronostic des patientes atteintes d’un cancer de l’ovaire avec plus de précision que les méthodes actuelles. Cette technologie a su identifier le traitement qui serait le plus efficace, révèlent également les résultats d’une étude* publiés le 15 février 2019 dans la revue Nature Communications.

    À la recherche de biomarqueurs dans le cancer de l’ovaire

    Le taux de survie à 5 ans du cancer de l’ovaire est d’environ 35 à 40 % car la maladie est souvent diagnostiquée tardivement. C’est le sixième cancer le plus fréquent chez la femme. La plupart des patientes atteintes de la forme de haut grade subissent une chirurgie de réduction tumorale et une chimiothérapie, et ce sans tenir compte de biomarqueurs pronostics individuels.

    La réponse à ce traitement est très hétérogène. Or, plusieurs biomarqueurs moléculaires ont récemment été identifiés. Par ailleurs, le diagnostic du cancer de l’ovaire – via un test sanguin et un scanner – ne permet pas aux cliniciens d’évaluer les effets probables d’une intervention chirurgicale.

    Un logiciel d’IA pour établir un score de risque

    Des chercheurs de l’Imperial College de Londres de l’université de Melbourne ont donc fait l’hypothèse que l’intelligence artificielle (IA) pourrait aider les cliniciens à administrer plus rapidement les meilleurs traitements et ouvrir la voie à une médecine plus personnalisée. Ils espèrent que la technologie permettra de classer les patientes en fonction de différences subtiles dans la structure de leur cancer plutôt que sur une classification basée sur leur type de cancer ou sur son état d’avancement.

    Les chercheurs ont donc utilisé un logiciel mathématique appelé TEXLab pour identifier l’agressivité des tumeurs dans les tomodensitogrammes et les échantillons de tissus de 364 femmes atteintes d’un cancer de l’ovaire entre 2004 et 2015.

    Le logiciel a examiné 4 caractéristiques biologiques des tumeurs qui influent de manière significative sur la survie globale – structure, forme, taille et constitution génétique – afin d’évaluer le pronostic des patientes. Elles ont ensuite reçu un score appelé « vecteur de pronostic radiomique » (RPV) indiquant la gravité de la maladie, allant de légère à sévère. Enfin, les chercheurs ont comparé ces résultats avec ceux des tests sanguins et les scores de pronostic actuels.

    Les résultats de cette étude ont été publiés le 15 février 2019 dans la revue Nature Communications.

    Résultats : la haute précision de l’IA

    • Le logiciel d’intelligence artificielle a été 4 fois plus précis pour prédire le risque de décès que les méthodes standard.
    • 5 % des patientes avec un score élevé avaient un taux de survie inférieur à 2 ans.
    • Un score élevé était également associé à une résistance à la chimiothérapie et à des résultats médiocres à la chirurgie et/ou le traitement médicamenteux.

    Un meilleur ciblage du traitement

    Ces résultats suggèrent que le score dit « RPV » pourrait être un biomarqueur potentiel afin de prédire comment les patients réagissent aux traitements. Cette signature radiomique a l’avantage d’être non invasive et facilement accessible. Le modèle proposé repose en effet uniquement sur les informations issues du scanner pré-opératoire de routine.

    Le Pr Eric O. Aboagye, co-auteur de l’étude, suggère qu’en outre, cette technologie pourrait servir à identifier les patientes peu susceptibles de répondre aux traitements standards, ce qui permettrait aux médecins de leur proposer des traitements alternatifs. Les chercheurs ont annoncé leur intention de mener une étude plus vaste afin d’évaluer la capacité de leur logiciel à prédire avec précision les résultats de la chirurgie et du traitement médicamenteux.

  • Bercy suggère d’identifier certains hôpitaux comme centres d’expérimentation en IA (rapport)

    Les entreprises spécialisées dans l’intelligence artificielle (IA), notamment dans le secteur de la santé, doivent avoir plus facilement accès aux données que ce n’est le cas actuellement, du moins dans le cadre d’expérimentation, estiment le ministère de la Cohésion des territoires et le ministère de l’Économie et des Finances dans le rapport « Intelligence artificielle : État de l’art et perspectives pour la France », rendu public en février 2019, estimant que le contexte français était trop « crispé » sur le sujet.

    « Une législation contraignante et une crispation globale des acteurs français (tous secteurs confondus) possédant des données conduisent beaucoup d’innovateurs à rechercher des données d’expérimentation voire même à partir à l’étranger pour développer leurs produits et services », constatent les auteurs de cette étude, publiée sous l’égide du Pôle interministériel de prospective et d’anticipation des mutations économiques (Pipame).

    Le rapport s’attarde sur le domaine de santé, secteur le plus impacté par l’intelligence en France actuellement, proposant :
    • de mettre en place des zones d’expérimentation en IA à l’échelle d’un hôpital ou d’un réseau de soin ;
    • d’établir un cadre légal d’expérimentation à partir de données ;
    • de développer les challenges de données en santé par aire thérapeutique (diabètes, maladies cardiovasculaires, etc.) afin de « mesurer l’évolution de la performance des algorithmes de diagnostic et de suivi thérapeutique dans le temps » ;
    • de créer un marché protégé pour les start-ups en santé.

    Secteurs les plus impactés par l’IA en France aujourd’hui :

    Nombre de start-ups en IA : la France au 7e rang mondial

    La compétence des chercheurs français en intelligence artificielle (IA) est reconnue mais la France ne figure qu’au septième rang mondial en ce qui concerne le nombre de start-ups spécialisées dans le domaine, est-il indiqué dans le rapport.

    Objectif : arriver au niveau du Canada à minima

    La France comptabilise 109 start-ups centrées sur l’IA, soit 3,1 % du nombre total de start-ups en IA dans le monde, une proportion quasi similaire en Allemagne, au Canada et au Japon, contre 7 % pour le Royaume-Uni, 10 % pour Israël et 11 % pour la Chine. Les États-Unis dominent le marché avec 40 %.

    L’objectif affiché dans le document est d’arriver au niveau du Canada, « voire de dépasser celui-ci ».

    Manque d’accès aux données : un risque de délocalisation des activités

    Les données sont le matériau de base des entreprises spécialisées en IA. « La facilité d’accès aux données représente un enjeu clé pour assurer la pérennité des développements de technologies d’intelligence artificielle en France », notent les auteurs du rapport. Les acteurs publics et privés qui en possèdent doivent ouvrir leur accès à ces entreprises, faute de quoi « aucune technologie » de ce type « ne sera développée en France », analysent les auteurs du document.

    En santé par exemple, « la très grande majorité des technologies d’IA développées par des start-up créées en France l’ont été avec des données provenant d’autres pays, induisant un risque de délocalisation des activités dans ces pays et d’affaiblissement de l’écosystème français », est-il observé.

    Principales recommandations du rapport dans le secteur de la santé

    Créer des zones d’expérimentation à l’échelle d’un hôpital ou d’un réseau de soins

    Les auteurs du rapport proposent de créer plusieurs zones d’expérimentation accessibles à tous les acteurs innovants, notamment en intelligence artificielle. « Chaque zone d’expérimentation permettrait d’accéder à un cadre administratif défini, une infrastructure communicante, des données et des acteurs disponibles pour tester des innovations », expliquent-ils.

    • 1er type d’expérimentation envisagé : transformer un ou plusieurs hôpitaux existants en centre d’expérimentation de technologies numériques, dont l’intelligence artificielle ;
    • 2d type d’expérimentation envisagé : rendre accessible l’ensemble des données des professionnels de santé à l’échelle d’une ville de plusieurs milliers d’habitants : pharmacie, médecine générale, structures de soins, hospitalisation à domicile, etc.

    Créer un cadre légal d’expérimentation à partir de données

    Le rapport suggère l’établissement d’un cadre légal rendant accessible plus rapidement et facilement des données des structures de santé afin d’expérimenter des services basés sur leur usage. « La législation permettrait aux structures de soins en France de fournir rapidement leurs données aux chercheurs ou aux acteurs innovants qui en feraient la demande », est-il spécifié.

    Ce cadre pourrait être basé sur la création d’une liste de lieux d’expérimentations disponibles pour tous les acteurs souhaitant innover. « C’est un mécanisme qui existe déjà pour la gestion de la liste des hébergeurs de données de santé par exemple, détaillent les auteurs du rapport. La gestion de cette liste est l’une des missions de l’agence française pour la santé numérique (Asip Santé). Une mission supplémentaire pourrait être confiée à cette agence pour créer et maintenir une liste des acteurs pouvant utiliser des données cliniques ou biologiques dans le cadre d’expérimentations. »

    Les auteurs du document indiquent que cette initiative pourrait s’inscrire dans le cadre de France Expérimentation, créée en 2016, dont l’objectif est de simplifier le processus administratif pour les acteurs souhaitant innover. « Elle doit être l’une des missions prioritaires du Health Data Hub annoncé par le ministère de la Santé en juin 2018, ajoutent-ils. Les données seraient fournies à titre expérimental, pour une durée limitée par exemple. »

    Développer les challenges de données en santé

    Cette recommandation vise à développer les challenges de données en santé sur le même modèle que le challenge Epidemium en cancérologie. Un challenge en santé permet de mesurer l’évolution de la performance des algorithmes de diagnostic ou de suivi thérapeutique dans le temps.

    « Un nouveau challenge pourrait être structuré par aire thérapeutique (diabète, maladies cardiovasculaires, maladies du foie, etc.) et confié à l’institut référent en santé dans chaque domaine comme l’Institut du cerveau et de la moelle épinière », est-il suggéré dans le rapport.

    Créer un marché protégé pour les start-ups en santé

    « La structure de remboursement des soins en France ne favorise pas le développement de services payants indispensables au financement des start-up dans la durée », constatent les auteurs de l’étude.

    Ils proposent ainsi de « créer une législation motivant les structures de soins à réaliser une partie de leurs d’achats technologiques auprès de structures européennes de petite taille ». L’objectif est de créer un environnement de marché « propice à l’émergence de sociétés viables économiquement ».

    Ce type de démarche a déjà été mis en place par le Conseil régional d’Île -de-France en mars 2017, précisent les auteurs du rapport, indiquant que cette initiative, de type « small business act », « impose d’investir 2 % de la commande publique francilienne dans des achats auprès de start-up innovantes ».

    « Un tel dispositif pourrait être mis en place pour le secteur de la santé de manière à créer un débouché pour les start-up », avancent-ils.

    Autres éléments clés du rapport

    • Les auteurs du rapport recommandent la « formation rapide de techniciens, d’ingénieurs et de décideurs de l’industrie aux cas d’usage et aux techniques probabilistes de l’intelligence artificielle ».
    • Le rapport prend acte des importants besoins de calcul nécessaires pour entraîner les très grands réseaux de neurones de certaines applications d’IA.
      • Il suggère la création d’une « infrastructure de science de la donnée » française, en reliant entre eux des moyens « déjà largement disponibles », comme ceux de l’hébergeur français OVH.

  • Ping An Good Doctor améliore son supercalculateur pour accélérer le développement d’IA en santé

    Ping An Good Doctor, la principale plateforme de santé chinoise, a amélioré la capacité de son supercalculateur, a annoncé le groupe courant février 2019. Le système dispose d’un processeur parallèle capable de traiter d’énormes quantités de données en peu de temps, améliorant ainsi l’efficacité de sa R&D en intelligence artificielle (AI) et accélérant la vitesse des applications basées sur l’IA.
    À l’avenir, le groupe utilisera l’outil pour développer davantage d’applications de technologie médicale basées sur l’IA et maintenir ses capacités d’innovation.

    En utilisant une plateforme de calcul intensif, Ping An Good Doctor peut améliorer l’efficacité du traitement des images médicales et d’autres informations mais aussi vérifier et optimiser des modèles de plus en plus complexes afin de fournir un système d’apprentissage en profondeur (deep learning) ultra rapide.

    Un supercalculateur pour traiter de manière plus efficace les big data

    Ping An Good Doctor a accumulé une grande quantité de big data dans le secteur de la santé.

    Avec la croissance rapide du nombre d’utilisateurs de son service en ligne, les systèmes d’intelligence artificielle (IA) du groupe doivent effectuer un apprentissage approfondi (deep learning) dans le cadre du traitement de l’image, de la voix et du langage naturel, afin de fournir des services médicaux et de santé diversifiés.

    Ainsi, la puissance de calcul initiale avait du mal à répondre aux exigences en matière de traitement des données. L’amélioration de la performance du supercalculateur fournit un support technique de base à l’équipe de R&D en IA pour un développement rapide et un fonctionnement efficace.

    Étudier les informations pertinentes ne prend que quelques jours au lieu de plusieurs semaines

    « Après l’expansion, l’efficacité de la R&D de notre équipe d’intelligence artificielle va doubler, a déclaré un porte-parole de Ping An Good Doctor (source : Enterpriseinnovation.net). Dans l’ancien système, le modèle d’intelligence artificielle nécessitait plusieurs semaines pour étudier les informations pertinentes, mais cette opération peut maintenant être réalisée en quelques jours. »

    Un système qui renforce la sécurité des données

    En ce qui concerne la sécurité des données, « une puissante plateforme de calcul intensif peut empêcher le vol de données par des tiers, explique le porte-parole. Avec la multiplication des activités clés et des données importantes stockées par le [supercalculateur], Ping An Good Doctor peut désormais mieux gérer et exploiter cette plat-forme unifiée pour éviter tout problème. »

    Actuellement, la société fournit aux utilisateurs des services médicaux et de santé complets par l’intermédiaire de sa propre équipe médicale assistée par la technologie d’intelligence artificielle.

    L’efficacité et la précision de ses consultations en ligne se sont considérablement améliorées grâce à la technologie d’intelligence artificielle et à l’analyse de données massives, réduisant ainsi le coût unitaire de la consultation en ligne, commente l’entreprise.