Incubateurs

  • AI4EU : la santé au cœur des expérimentations pilotes, une plateforme à la demande sur l’IA annoncée

    L’Union européenne (UE) envisage de mettre en place une plateforme à la demande sur l’intelligence artificielle (IA) dans le cadre du projet Artificial Intelligence for the European Union (AI4EU), une initiative de l’UE visant à s’imposer sur le marché de l’IA face aux États-Unis, à la Chine, à la Russie, au Japon et aux autres nations figurant en premier plan sur ce secteur.

    La santé fait partie des thématiques centrales des huit expérimentations pilotes annoncées à travers AI4EU.

    Le déploiement de la plateforme à la demande, pilotée par l’entreprise française Thales, démarrera en janvier 2019, avec une ligne de crédit de 20 millions d’euros sur trois ans. L’ensemble de la communauté européenne est mobilisé.

    Le but de ce dispositif est d’offrir des services et un accompagnement aux utilisateurs potentiels mais aussi de les aider à tester et à intégrer des solutions en IA dans leurs produits et services. L’idée est également de mettre en avant les avantages que peut apporter le projet AI4EU en encourageant la découverte scientifique et l’innovation technologique en intelligence artificielle.

    Un observatoire éthique sera fondé pour cadrer les recherches au profit de l’humanité, indique Bruxelles. Un groupe d’experts sollicité par l’Union travaille actuellement à sa mise en place.

    De manière générale, la Commission européenne prévoit d’investir 1,5 milliard d’euros d’ici 2020 dans le domaine de l’IA, puis 2,5 milliards d’euros d’ici 2027.

    AI4EU sollicite à la fois le secteur public et le secteur privé

    Partenaires du projet

    • 79 membres, dont 60 instituts de recherche ;
    • 21 pays partenaires, dont des pays de l’Union européenne, France incluse, et des pays européens ne faisait pas partie de l’Union (Suisse et Norvège) ;
    • Allianz, France Digitale, Atos, l’Inria, le CEA, Orange, Qwant, Siemens, SAP, l’université Grenoble Alpes ou encore Sorbonne Université font aussi partie des associés.

    Les grandes entreprises, les instituts de recherche et les universités représentent la part la plus importante des membres mais les petites et moyennes entreprises, les centres de calcul informatique et d’autres tiers participent également au programme.

    La santé parmi les sujets centraux des 8 expérimentations pilotes annoncées

    Les 8 expérimentations pilotes concernent :

    • la santé ;
    • la citoyenneté ;
    • la robotique ;
    • l’industrie ;
    • les médias ;
    • l’agriculture ;
    • les objets connectés ;
    • la cybersécurité.

  • Ramsay générale de santé lance un chatbot prévention santé sur le tabac, la nutrition et le stress

    La fondation d’entreprise Ramsay générale de santé lance un chatbot sur la prévention santé axé sur le tabac, la nutrition et le stress, les 3 thématiques de prévention les plus abordées par les Européens sur internet selon une étude de social listening (Les Européens et la prévention santé) menée sur 13 mois par la fondation. Ce robot conversationnel, appelé « Ramsay », permet à l’utilisateur d’échanger, par exemple lors de l’arrêt du tabac, avec un programme sur mesure, un bilan hebdomadaire ou encore des « alertes craquages ». Son accès est illimité 7 jour/7 et 24h/24 via les réseaux sociaux.

    Selon l’enquête de Ramsay, réalisée en 2018, 81 % des Français se disent « attentifs » à la prévention santé et 28 % « très attentifs ». Cependant, un tiers d’entre eux admet ne pas appliquer les bons comportements en la matière. Le premier enjeu est celui de l’information, 74 % des Français souhaitant être mieux informés sur la prévention santé.

    L’approche ludique d’un robot conversationnel, en complément d’un accompagnement par un spécialiste, devrait compléter l’information et renforcer la motivation des patients à adopter des comportements sains, estime la fondation d’entreprise. Des personnages ont été imaginés, chacun étant expert de son domaine : Franz, pour la prévention santé tabac, Alex pour les questions de nutrition et d’équilibre alimentaire et Max pour surmonter le stress. « Dans le parcours tabac, le chatbot est complémentaire des soins d’un spécialiste, d’une activité physique ou de techniques psycho corporelles. Il permet d’aider les futurs ex fumeurs à distance et [de] les accompagner à n’importe quel moment, n’importe où, de manière ludique et déculpabilisante », explique le Dr Christophe Cutarella, addictologue et psychiatre (communiqué).
    La solution est dotée de la technologie Natural Language Processing (NLP) ou « traitement automatique du langage naturel » pour enrichir progressivement le chatbot des questions des utilisateurs et des réponses d’un comité d’experts. Le contenu a d’ailleurs été validé par les praticiens spécialistes du Collège scientifique de la fondation.
    Le service Ramsay a été développé à la suite d’une première expérience en matière de chatbot effectuée par la fondation il y a deux ans à l’occasion du mois sans tabac et qui a mobilisé 2 200 utilisateurs.

  • Étude : l’IA détecte des cellules pré-cancéreuses plus précisément que des experts humains (JNCI)

    Un algorithme a été capable de détecter des cellules précancéreuses dans 91 % des cas contre 71 % après un examen réalisé par un professionnel de santé. Ce système d’intelligence artificielle, développé par des chercheurs américains du National Cancer Institute pourrait devenir un puissant outil de dépistage du cancer du col de l’utérus, en particulier dans des pays en développement. Les résultats de cette étude ont été publiés le 10 janvier 2019 dans le Journal of the National Cancer Institute (JNCI).

    Dépister le cancer du col de l’utérus à un stade précoce

    Quatrième cancer le plus fréquent au monde, le cancer du col de l’utérus fait encore de nombreuses victimes dans le monde. Dans les pays à revenu faible et intermédiaire, 80% des cas sont mortels. Plusieurs moyens de prévention existent (vaccination HPV, frottis cervical) mais ils nécessitent une infrastructure et du personnel hautement qualifié qui manquent dans la plupart des pays à ressources limitées.

    Dans ce type de contexte, l’Organisation mondiale de la santé (OMS) recommande d’avoir recours à la méthode d’inspection visuelle après application d’acide acétique. Cette technique est simple et peu coûteuse mais elle n’est pas très efficace pour dépister les cellules précancéreuses.

    L’apprentissage automatique a déjà été testé pour dépister le cancer du col de l’utérus et a donné des résultats prometteurs mais ces essais n’ont pas permis d’évaluer le deep learning pour repérer les lésions pré-cancéreuses sur des échantillons et un suivi suffisamment importants.

    60 000 images pour nourrir un algorithme

    Une équipe de chercheurs de l’Institut national du cancer américain (National Cancer Institute) a donc développé un algorithme à partir d’une base de données de 60 000 images de cols de l’utérus prises au Costa Rica dans les années 90.

    Leur approche basée sur l’intelligence artificielle (IA), appelée « évaluation visuelle automatisée », a pour but d’analyser les images numériques du col de l’utérus et d’identifier avec précision les changements précancéreux nécessitant des soins médicaux.

    Quelque 9 400 femmes ont participé à cette étude observationnelle et ont été suivies pendant plusieurs années, jusqu’à 18 ans pour certaines d’entre elles. Chaque image a été initialement classée par des médecins expérimentés du National Testing Laboratory comme étant normale, atypique, positive pour des modifications mineures induites par l’HPV, ou positive avec un état précancéreux ou un cancer.

    Les résultats de cette étude ont été publiés le 10 janvier dans le Journal du National Cancer Institute.

    Résultats : 9 lésions sur 10 repérées

    • 241 cas de pré-cancer et 38 cas de cancer ont été repérés préalablement parmi une cohorte de 9406 femmes.
    • L’algorithme a détecté des cellules précancéreuses dans 91 % des cas contre un taux de 69 % pour le dépistage humain et de 71 % pour les examens traditionnels tels que le frottis cervical.
    • L’analyse de 16 résultats discordants entre l’algorithme et l’HPV a montré que l’IA repérait plus de résultats positifs chez les femmes les plus jeunes.

    En résumé, l’algorithme a permis d’obtenir une excellente sensibilité pour la détection de lésions de grade modéré dans le groupe d’âge présentant le risque le plus élevé de pré-cancers. Globalement, l’algorithme s’est avéré meilleur que tous les tests de dépistage standard pour prédire tous les cas diagnostiqués au cours de l’étude au Costa Rica.

    L’IA, une solution pour les pays à faible revenu

    « Lorsque cet algorithme est associé aux avancées de la vaccination anti-HPV, aux technologies de détection émergentes et aux améliorations des traitements, il est concevable d’imaginer que l’on puisse maîtriser le cancer du col de l’utérus, même dans les pays à faibles ressources », a déclaré Maurizio Vecchione, vice-président exécutif du fonds Global Good, partenaire de l’étude.

    Les chercheurs prévoient de perfectionner l’algorithme sur un échantillon d’images représentatives de pré-cancers cervicaux et de tissus cervicaux normaux provenant de femmes de communautés du monde entier, à l’aide de diverses caméras et d’autres options d’imagerie. Cette étape est nécessaire en raison des variations subtiles de l’apparence du col de l’utérus chez les femmes de différentes régions géographiques.

  • Le miroir intelligent Artemis de la start-up française CareOS récompensé au CES 2019

    La plateforme intelligente CareOS a reçu le CES 2019 Innovation Awards (prix de l’innovation) à l’occasion du Consumer Electronics Show 2019, qui se déroule du 8 au 11 janvier à Las Vegas. Cette solution, dédiée à la santé et à la beauté, repose sur l’intelligence artificielle et la réalité augmentée, auxquelles sont alliés technologie 4D, commande vocale, reconnaissance d’objets et reconnaissance faciale. Concrètement, le système est relié à un miroir connecté, baptisé « Artemis », capable de gérer plus de 50 appareils et services interconnectés par internet (IoT).

    Artemis s’adapte aux besoins des utilisateurs en matière de soins buccodentaires par exemple, de poids (pèse-personne) ou encore de mise en beauté (tutoriels), par le biais de solutions écoresponsables en termes de consommation d’eau et de la météorologie. « Notre vision est d’amener la technologie à l’avant-garde des soins préventifs personnalisés qui peuvent avoir des répercussions sur la vie quotidienne des familles, a déclaré Chloé Szulzinger, co-fondatrice de CareOS et directrice de la communication de la société (communiqué). Artemis est un exemple de cette vision et nous nous réjouissons de l’accueil qu’il a reçu. »

    L’annonce a été faite en amont du CES 2019 lors du CES Unveiled New York, un événement qui dessine les tendances du rendez-vous high tech annuel de Las Vegas. Les CES Innovation Awards récompensent chaque année des créations se distinguant par un design exceptionnel, dans 28 catégories de produits. Le jury est composé de designers, d’ingénieurs et de journalistes spécialisés dans les nouvelles technologies. Il examine les solutions selon leur design, leurs fonctionnalités, leur intérêt pour le consommateur, leur conception et leur positionnement par rapport à la concurrence.

    Fondée en 2017, la société CareOS, du groupe Baracoda, se positionne dans le domaine de la santé, de la beauté, du bien-être et des soins préventifs.

  • CES 2019 : Interaction Healthcare présente les grandes tendances de la e-santé le 29/01/19 à Paris

    Interaction Healthcare présentera le 29 janvier 2019 les grandes tendances de la e-santé repérées lors de la dernière édition du CES, qui se tient du 8 au 11 janvier 2019 à Las Vegas, et leurs impacts possibles pour les acteurs de la santé, soit aussi bien les patients que les laboratoires pharmaceutiques ou encore les acteurs du dispositif médical. Un retour de certaines start-ups ayant participé à l’événement sera également proposé.

    La session aura lieu de 9 heures à midi dans les locaux de Bpifrance à Paris.

    Les inscriptions doivent être réalisées en remplissant le formulaire en ligne, accessible sur Interaction-healthcare.com.

    Programme

    8h45 – Accueil petit déjeuner

    9h15 – Introduction à la conférence

    • Rosalie Maurisse, responsable du secteur « santé », Bpifrance
    • Chahra Louaf, directrice du fonds d’investissement « Patient Autonome », Bpifrance
    • Olivier Ezratty, consultant et auteur, notamment du rapport du CES de Las Vegas

    9h40 – Les grandes tendances de la e-santé au CES de Las Vegas

    Une conférence co-animée par :

    • Ronan Le Quéré, directeur général, Interaction Healthcare
    • Jérôme Leleu, président de Interaction Healthcare, en charge du développement stratégique de SimforHealth

    Avec les retours d’expériences :

    • du Dr Annick Valentin-Smith, co-fondatrice, Vet IN Tech
    • de Raphaël Moreaux, journaliste TIC Santé & TIC Pharma

    10h10 – 2 tables rondes avec le témoignage de plusieurs sociétés françaises dans le domaine de la e-santé présentes au CES de Las Vegas :

    • Diabeloop
    • Home HR
    • Numii de AIO
    • Urgotech
    • Visible Patient

    11h15 – Questions & réponses avec les participants

    11h30 – Networking et démonstration des produits innovants des 6 start-ups

  • Rétro 2018 : top 10 des études révélant les limites de certaines technologies de santé

    En cette semaine de rentrée 2019, Health & Tech Intelligence revient sur les publications fortes de l’année passée. Après être revenu sur les études les plus probantes ayant démontré l’efficacité de certaines technologies dans le domaine de la santé, retour aujourd’hui sur celles qui ont mis en avant les limites voire l’inefficacité de certaines solutions.

    • Suivi à distance et numérique
    – Moniteurs d’activité et coaching à distance n’améliorent pas les capacités de marche ;
    – Les effets positifs de la télésurveillance de l’hypertension s’estompent à long terme ;
    – L’intérêt économique des e-thérapies dans la dépression reste à démontrer ;
    – Effet modeste d’une appli sur l’adhérence au traitement contre l’hypertension ;
    – Les capteurs portables n’améliorent pas la santé des patients suivis à distance.

    • IA et big data
    – Pourquoi le partage de données n’est pas à la hauteur des enjeux de la médecine personnalisée ;
    – L’IA montre des failles dans le dépistage de la rétinopathie diabétique.

    • Applications mobiles et chatbots
    – Les chatbots apportent des réponses médicales qui peuvent être dangereuses ;
    – La majorité des applis de santé ne sont pas conformes aux règles de sécurité des données.

    • Vidéo et traitement
    – Résultats décevants d’un jeu vidéo dans le traitement de l’amblyopie.

    Suivi à distance et numérique

    Moniteurs d’activité et coaching à distance n’améliorent pas les capacités de marche (Jama)

    Des exercices à domicile avec un moniteur portable et un coaching téléphonique n’ont pas eu l’effet escompté chez des patients souffrant d’artérite des membres inférieurs. Leurs résultats au test de marche de 6 minutes ne s’étaient pas améliorés après 9 mois d’entraînement. Les résultats de ces travaux, publiés le 24 avril 2018 dans le Jama, mettent en évidence les limites d’une intervention à distance pour modifier des comportements.

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    Les effets positifs de la télésurveillance de l’hypertension s’estompent à long terme

    Selon une étude parue dans le Jama le 7 septembre 2018, si le télésuivi de la pression artérielle par un pharmacien donne de meilleurs résultats cliniques qu’une prise en charge traditionnelle, ceci ne serait valable qu’à court terme : les bénéfices du télémonitoring de la pression artérielle s’estomperaient avec le temps.

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    L’intérêt économique des e-thérapies dans la dépression reste à démontrer (JMIR)

    Le recours à des e-thérapies ne semble pas diminuer le poids économique de la prise en charge de la dépression, montre une étude randomisée et contrôlée menée par des chercheurs néerlandais, concluant que le fait de compléter la thérapie classique par une thérapie mobile n’est pas rentable. La recherche a par ailleurs révélé que les résultats positifs de la e-thérapie expérimentée ne se maintenaient pas après 24 mois. Ces travaux, publiés le 26 novembre 2018 dans le Journal of Medical Internet Research (JMIR), suggèrent que le rapport coût-efficacité est meilleur quand les interventions sont davantage guidées par un thérapeute.

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    Effet modeste d’une appli sur l’adhérence au traitement contre l’hypertension (Jama)

    Une étude randomisée publiée dans le Jama Internal Medicine a démontré qu’une application mobile pouvait améliorer l’observance médicamenteuse chez des patients présentant une hypertension mal contrôlée. Cependant, l’amélioration est modeste et elle ne se traduit par un bénéfice clinique. Le recours à l’application ne modifiait pas la tension artérielle systolique.

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    Les capteurs portables n’améliorent pas la santé des patients suivis à distance (Nature).

    Une méta-analyse publiée dans la nouvelle revue Nature’s Digital Medicine montre que le suivi à distance des patients grâce à des biocapteurs portables n’a pas d’impact significatif sur leur santé. Néanmoins, dans certaines pathologies, telles que le Parkinson ou l’hypertension, ces dispositifs donnent des résultats prometteurs.

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    IA et big data

    Pourquoi le partage de données n’est pas à la hauteur des enjeux de la médecine personnalisée (Health Affairs)

    Le partage de données est une des conditions préalables au développement de la médecine de précision. Mais, à ce jour, elles ne le sont pas suffisamment pour accompagner cette révolution. Selon une étude parue en mai 2018 dans la revue Health Affairs menée par des chercheurs de l’École polytechnique fédérale de Zurich, plusieurs raisons peuvent expliquer cette lacune : des obstacles techniques dues à la fragmentation des données mais aussi des récompenses insuffisantes pour les chercheurs qui jouent le jeu.

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    L’IA montre des failles dans le dépistage de la rétinopathie diabétique (Jama)

    Un système d’intelligence artificielle (IA) testé pour détecter la rétinopathie diabétique a donné des résultats mitigés lors de son utilisation en vie réelle dans le cadre de soins primaires. Ce constat a été apporté par une étude menée par des chercheurs australiens et américains de la Harvard Medical School, qui met en évidence un taux de faux positifs élevé. Ces travaux ont été publiés le 28 septembre 2018 dans le Jama Network Open.

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    Applications mobiles et chatbots

    Les chatbots apportent des réponses médicales qui peuvent être dangereuses (JMIR)

    Les agents conversationnels, ou chatbots, tels que Siri, Alexa et Google Assistant, représentent un risque s’ils sont utilisés pour répondre à des questions de santé, indique une étude menée par des chercheurs américains démontrant qu’ils échouaient dans plus de la moitié des cas et que leurs conseils pouvaient même causer des dommages graves. Les résultats de ces travaux ont été publiés le 4 septembre 2018 dans le Journal of Medical Internet Research (JMIR).

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    La majorité des applis de santé ne sont pas conformes aux règles de sécurité des données (IEEE Access)

    Les 20 applications mobiles de santé les plus populaires compromettent la vie privée de millions d’utilisateurs. C’est le constat qui ressort d’une étude menée par des chercheurs grecs de l’université du Pirée. Les résultats de leurs travaux publiés le 29 janvier 2018 dans le journal IEEE Access (Institute for Electrical and Electronics Engineers) révèlent que les exigences légales en matière de protection des données sensibles ne sont pas respectées. Quant aux futures clauses du règlement européen sur la protection des données (RGPD), elles sont aussi rarement appliquées.

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    Vidéo et traitement

    Résultats décevants d’un jeu vidéo dans le traitement de l’amblyopie (Jama Ophthalmology)

    Un jeu vidéo de type Tetris ne s’est pas révélé pertinent dans le traitement de l’amblyopie, un trouble qui se caractérise par une différence d’acuité visuelle entre les deux yeux. Les résultats de l’étude publiés le 4 janvier 2018 dans le Jama Ophthalmology ne montrent aucune différence entre ce jeu vidéo et un jeu placebo.

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    Et aussi : points de vue critiques

    • Les ophtalmologistes estiment que les EHR ont fait baisser leur productivité (Jama) ;
    • L’analyse prédictive du big data pourrait conduire à des décisions erronées (Jama) ;

  • Etude : l’IA pourrait dépister la maladie d’Alzheimer 6 ans plus tôt que les médecins (Radiology)

    Des chercheurs de l’université de Californie à San Francisco ont développé un programme de deep learning au service du dépistage de la maladie d’Alzheimer. Selon leur étude* publiée fin 2018 dans la revue Radiology, le système d’intelligence artificielle a été capable de détecter la pathologie neurologique avec six ans d’avance par rapport aux radiologues. Et le taux d’identification était correct dans 98 % des cas.

    Diagnostiquer Alzheimer avant qu’il ne soit trop tard

    Actuellement, aucun traitement n’a fait la preuve de son efficacité dans le traitement de la maladie d’Alzheimer. Ces dernières années, des médicaments prometteurs pouvant ralentir l’évolution de la maladie sont apparus. Cependant, « l’une des difficultés de la maladie d’Alzheimer est qu’au moment où les symptômes cliniques se manifestent et que nous pouvons établir un diagnostic définitif, trop de neurones sont morts, ce qui le rend essentiellement irréversible », a déclaré Jae Ho Sohn, médecin au département de radiologie et d’imagerie biomédicale de l’Université de Californie à San Francisco. C’est pourquoi ce dernier a tenté de mettre au point un moyen de diagnostiquer la maladie plus tôt.

    Avec son équipe de radiologie de l’université de San Francisco, Jae Ho Sohn a combiné neuroimagerie et apprentissage automatique pour tenter de prédire si un patient développerait ou non la maladie d’Alzheimer lorsqu’il se présenterait pour la première fois avec une altération de la mémoire.

    Les chercheurs ont utilisé la tomographie par émission de positrons (TEP), qui mesure les niveaux de molécules spécifiques, telles que le glucose, dans le cerveau. Le glucose est la principale source de carburant pour les cellules du cerveau. Plus une cellule est active, plus elle en utilise. Lorsque les cellules cérébrales deviennent malades et meurent, elles utilisent moins et finalement pas de glucose. Cet outil est donc non seulement pertinent pour repérer la maladie d’Alzheimer mais, en outre, les analyses de glucose par PET Scan sont courantes et peu coûteuses car elles sont utilisées pour le dépistage du cancer. Par ailleurs, les modifications du glucose sont très subtiles et difficiles à détecter à l’œil nu.

    Quand le deep learning repère des changements subtils

    Les auteurs de ces travaux ont donc mis au point un algorithme capable de détecter ces petites variations de glucose. « C’est une application idéale du deep learning car il est particulièrement efficace pour trouver des processus très subtils mais diffus. Les radiologistes humains sont vraiment forts pour identifier de petites localisations focales comme une tumeur au cerveau mais nous avons du mal à détecter des changements plus lents et globaux », a expliqué Jae Ho Sohn, co-auteur de l’étude, dont les résultats ont été publiés en novembre 2018 dans la revue Radiology.

    Pour entraîner l’algorithme, les chercheurs l’ont alimenté d’un vaste ensemble de 2 000 images de PET scan réalisées pour des patients chez qui il avait finalement été diagnostiqué soit la maladie d’Alzheimer, soit un déficit cognitif léger ou aucun trouble.

    Ainsi, l’algorithme a commencé à apprendre par lui-même quelles caractéristiques sont importantes pour prédire le diagnostic de la maladie d’Alzheimer et lesquelles ne le sont pas. Ensuite, les scientifiques l’ont testé sur deux nouveaux jeux de données pour évaluer ses performances. Le premier était 188 images provenant de la même base de données mais qui n’avaient pas encore été présentées à l’algorithme. Le second était une série entièrement nouvelle d’analyses de 40 patients qui s’étaient présentés au centre de mémoire et de vieillissement de l’université de Californie à San Francisco avec une possible déficience cognitive.

    Résultats : Alzheimer identifié à 98%

    • L’algorithme a identifié 92 % des patients ayant développé la maladie d’Alzheimer dans le premier jeu de données.
    • Le taux d’identification correcte était de 98 % dans le second jeu de données.
    • Le système d’intelligence artificielle a diagnostiqué la maladie avec 75,8 mois d’avance par rapport au diagnostic final réalisé par les radiologues.

    Calibrer l’algorithme sur un plus grand jeu de données

    « Je pense que cet algorithme a le fort potentiel d’être cliniquement pertinent, a déclaré l’un des auteurs de l’étude. Cependant, avant de pouvoir l’utiliser, nous devons valider et calibrer l’algorithme sur une cohorte de patients plus grande et plus diversifiée, idéalement de différents continents et de différents types de paramètres. »

    Si l’algorithme reste efficace, il pourrait alors être utilisé en clinique par les neurologues et les radiologues comme un important outil d’aide à la décision. Ainsi le patient pourrait avoir accès à des traitements plus précocement.

  • Rétro 2018 : les études les plus probantes sur l’impact positif des technologies en santé

    En cette semaine de rentrée 2019, Health & Tech Intelligence revient sur les publications fortes de l’année passée. Aujourd’hui, retour sur les études les plus probantes ayant démontré l’efficacité de certaines technologies dans le domaine de la santé.

    • IA et aide à la détection
    – les risques cardiovasculaires détectés dans la rétine grâce à de l’intelligence artificielle (IA) ;
    – l’IA fait moins d’erreurs de diagnostic que les dermatologues ;
    – l’intelligence artificielle pourrait dépister la rétinopathie diabétique.

    • Analyse des données et prédiction
    – le big data lève le voile sur les facteurs de propagation de la grippe ;
    – les données issues des dossiers électroniques affinent la prédiction du risque suicidaire.

    • Objets connectés et télémédecine
    – gagner 8 mois de survie grâce à une appli dédiée au cancer du poumon ;
    – une appli mobile se révèle aussi efficace qu’un ECG standard pour détecter un infarctus ;
    – les rappels téléphoniques automatisés améliorent le taux de vaccination ;
    – un inhalateur connecté diminue les symptômes de l’asthme ;
    – la télémédecine augmente l’espérance de vie des insuffisants cardiaques.

    • Les nouvelles technologies au service de la chirurgie
    – le pancréas artificiel progresse grâce à des algorithmes plus performants ;
    – un cœur en 3D identifie précisément les tissus cardiaques responsables d’arythmies.

    IA et aide à la détection

    Les risques cardiovasculaires détectés dans la rétine grâce à l’intelligence artificielle (Nature)

    Des chercheurs de Verily Life Sciences, la filiale santé de Google, ont réussi à prédire le risque cardiovasculaire en analysant la rétine de milliers de patients, grâce à un système d’intelligence artificielle. Cette étude dont les résultats ont été publiés dans la revue Nature Biomedical Engineering, le 19 février 2018, montre que les technologies de deep learning sont parvenues à extraire d’autres informations dans le fond d’œil, telle que l’âge et le sexe du patient.

    Lire la suite de l’article ici.

    Autres études démontrant l’efficacité de l’IA en termes d’aide à la détection :

    • un algorithme détecte avec précision la rétinopathie chez les prématurés (Jama Ophtalmology) ;
    • le machine learning aide à classifier les tumeurs cérébrales (Nature) ;
    • le machine learning détecte avec précision l’une des complications du cancer du sein ;
    • IA et smartphone peuvent prévoir la survenue d’une maladie cardiaque.

    L’IA fait moins d’erreurs de diagnostic que les dermatologues (Annals of Oncology)

    Un système d’intelligence artificielle est parvenu à repérer davantage de mélanomes que des dermatologues expérimentés. Ces algorithmes, mis au point par une équipe de chercheurs allemands, américains et français, en ont détecté 95 % contre 89 % pour les médecins. Ces résultats ont été publiés le 28 mai 2018 dans les Annals of Oncology.

    Lire la suite de l’article ici.

    IA et rétinopathie diabétique

    • Plusieurs travaux ont mis en avant le fait que l’intelligence artificielle pourrait aider les professionnels de santé à dépister la rétinopathie. Une étude publiée dans le Jama montre ainsi, parmi d’autres, que des systèmes d’IA pourraient combler les manques de professionnels formés à cet acte technique : ses auteurs démontrent qu’un système basé sur du deep learning a permis de dépister des cas de rétinopathie diabétique avec des taux de spécificité et de sensibilité de l’ordre de 90 % (l’article complet ici).

    Autre étude portant sur l’impact positif de l’IA sur la détection de la rétinopathie : Un algorithme détecte avec précision la rétinopathie chez les prématurés (Jama Ophtalmology).

    • Cependant, différents chercheurs émettent des réserves quant à l’efficacité de l’intelligence artificielle dans le dépistage de la rétinopathie. Parmi les études publiées sur le sujet, deux ont retenu l’attention de H&TI :
      • Les résultats du 1er outil de dépistage de la rétinopathie par IA questionnés par des experts ;
      • L’IA montre des failles dans le dépistage de la rétinopathie diabétique (Jama).

    Analyse des données et prédiction

    Le big data lève le voile sur les facteurs de propagation de la grippe (eLife)

    Les données anonymisées de 150 millions d’Américains pendant neuf ans portant sur leurs déplacements, les consultations médicales, les interactions sociales et les taux de vaccination ont permis d’identifier les facteurs de propagation de la grippe aux États-Unis. Grâce aux résultats de l’étude publiée le 27 février 2018 dans le journal eLife, les chercheurs de l’université de Chicago sont parvenus à mettre au point une photographie de l’épidémie de grippe en haute résolution.

    Lire la suite de l’article ici.

    Autre étude portant sur l’analyse des données et la prédiction des épidémies : Twitter permet de suivre l’épidémie de grippe à l’échelle régionale (BEH).

    Les données issues des dossiers électroniques affinent la prédiction du risque suicidaire (American Journal of Psychiatry)

    Combiner l’analyse des données issues des dossiers électroniques et les résultats des questionnaires standardisés de dépression améliore la prédiction du risque suicidaire. Pour établir leur score, des chercheurs américains ont compilé les données de 20 millions de consultations médicales chez 3 millions de personnes. Les résultats de ces travaux ont été publiés le 24 mai 2018 dans l’American Journal of Psychiatry.

    Lire la suite de l’article ici.

    Objets connectés et télémédecine

    Gagner 8 mois de survie grâce à une application dédiée au cancer du poumon (ASCO)

    Un oncologue français s’est distingué au congrès mondial sur le cancer, l’ASCO, qui s’est tenu à Chicago (États-Unis) du 1er au 5 juin 2018. Le Dr Fabrice Denis, oncologue à l’institut interrégional de cancérologie Jean Bernard du Mans, a présenté les résultats d’une étude portant sur une application mobile dédiée au suivi des malades atteints de cancer du poumon. L’algorithme a permis de mieux repérer les récidives et donc d’améliorer la survie de 8 mois.

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    Une appli mobile se révèle aussi efficace qu’un ECG standard pour détecter un infarctus (congrès de l’American Heart Association)

    Une étude internationale présentée au congrès de l’American Heart Association, qui se tenait à Chicago du 10 au 12 novembre 2018, révèle que l’application mobile d’AliveCor fait pratiquement jeu égal avec un ECG standard. Ces résultats préliminaires montrent une bonne sensibilité et une bonne spécificité de l’appli dans le dépistage des infarctus du myocarde (IDM) avec élévation du segment ST (STEMI).

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    Les rappels téléphoniques automatisés améliorent le taux de vaccination (Cochrane)

    Rappeler aux personnes qu’elles doivent se faire vacciner a prouvé son efficacité. Une revue Cochrane résumant les résultats de 75 études, publiée le 18 janvier 2018, a permis d’établir le fait que des rappels par téléphone, SMS ou même par cartes postales augmente le taux d’immunisation. Les auteurs de ces travaux estiment que nous disposons aujourd’hui des outils technologiques pour intégrer des rappels automatisés dans les soins primaires.

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    Un inhalateur connecté diminue les symptômes de l’asthme (Health Affairs)

    L’une des plus grandes études sur l’asthme, nommée AIR Louisville, qui consistait à équiper des malades d’inhalateurs connectés, vient de révéler ses résultats. Publiés le 2 avril 2018 dans la revue Health Affairs, ils mettent en évidence une réduction de l’utilisation des inhalateurs et une amélioration des symptômes de l’asthme.

    Les données recueillies ont aussi permis à la commune de Louisville (Kentucky, États-Unis) de prendre des mesures d’aménagement urbain favorables à la santé publique.

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    La télémédecine augmente l’espérance de vie des insuffisants cardiaques (The Lancet)

    Moins d’hospitalisations en urgence, un taux de mortalité plus faible, etc. Les patients souffrant d’insuffisance cardiaque équipés d’appareils de mesure ont vu leur santé s’améliorer, révèle une étude visant à évaluer les effets de la télémédecine sur l’insuffisance cardiaque menée dans toute l’Allemagne et publiée le 25 août 2018 dans The Lancet.

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    Les nouvelles technologies au service de la chirurgie

    Le pancréas artificiel progresse grâce à des algorithmes plus performants (Congrès SFD)

    Une étude française et une étude américaine présentées au congrès de la Société francophone du diabète (SFD), qui s’est tenu à Nantes du 20 au 23 mars 2018, ont mis en évidence les avancées du pancréas artificiel. Dans des situations compliquées, telles que les repas et l’activité physique, le dispositif a montré sa capacité à limiter les risques d’hypoglycémies grâce notamment à des algorithmes qui se sont affinés.

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    Un cœur en 3D identifie précisément les tissus cardiaques responsables d’arythmies (Nature)

    Des chercheurs américains de l’université Johns Hopkins ont réussi à reproduire en 3D les simulations virtuelles d’un cœur. Cette prouesse permet de repérer les tissus cardiaques qui provoquent des arythmies et qui, par conséquent, doivent être détruits. Cette preuve de concept a été publiée le 3 septembre 2018 dans la revue Nature Biomedical Engineering.

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  • Pharmagest mise sur la blockchain santé et entre au capital d’Embleema, start-up experte du secteur

    Pharmagest, spécialiste français de l’informatique officinale, et la start-up franco-américaine Embleema, experte de la technologie blockchain appliquée à la santé, s’associent pour développer en France et en Europe des applications de partage des données de santé basées sur la blockchain. Les deux sociétés ont annoncé la signature de leur partenariat stratégique dans un communiqué publié le 7 janvier 2019.

    Dans ce cadre, Pharmagest acquiert 15 % du capital d’Embleema et participe au placement privé par ICO lancé par Embleema France depuis octobre 2018.

    La blockchain pour partager les données de santé

    Une première place de marché mondiale de données de santé pour la recherche médicale

    Ce partenariat va permettre à Embleema d’accélérer le développement de « la première place de marché mondiale de données de santé pour la recherche médicale entre les patients, les entreprises de la recherche clinique, académique ou pharmaceutique et les autorités de santé », précise le communiqué.

    Sur cette place de marché, les patients pourront recevoir une compensation en jetons numériques (Tokens nommés « Token RWE ») en échange de leurs données. Les jetons seront aussi utilisés par les autres participants du réseau d’Embleema, dont Pharmagest, qui vient d’acquérir 30 millions de Tokens lors de la phase de souscriptions privée de l’ICO lancée par Embleema France.

    Accélérer le développement de la technologie Embleema en Europe

    Grâce au soutien du groupe français et « avec l’évolution du logiciel métier d’officine (LGPI Global Services) [de ce dernier], le déploiement de son logiciel de suivi d’Observance (LSO) et de son dossier Patient informatisé ( DPI ) hospitalier Axigate », la start-up franco-américaine va pouvoir accélérer le déploiement de sa technologie en Europe afin d’enrichir sa blockchain de données de santé en vie réelle.

    « Nous nous réjouissons de ce partenariat stratégique avec le Groupe Pharmagest, qui va nous permettre d’intégrer notre technologie blockchain aux différentes solutions déjà développées par (…) Pharmagest, un groupe qui a toujours été à la pointe de l’innovation ces 25 dernières années en Europe, explique Robert Chu, fondateur et P.-D.G. d’Embleema. L’entrée de Pharmagest dans notre capital va nous donner les ressources financières nécessaires pour déployer rapidement ces technologies à tous les patients qui passent en officine ou qui sont suivi dans un établissement équipé par Pharmagest. Avec ce déploiement de la blockchain sur une échelle significative pour le bénéfice des patients, notre partenariat vise à positionner le système de santé français en tête de la santé numérique dans le monde, et permettre à chaque citoyen de pouvoir accéder à ses données directement depuis son smartphone, et en contrôler leur usage. »

    Pharmagest croit « au très fort potentiel » de la technologie blockchain

    L’entrée au capital d’Embleema s’inscrit par ailleurs dans la stratégie de développement de solutions innovantes centrées sur le patient portée par Pharmagest.

    Le groupe est déjà actif dans le domaine de la e-santé par le biais de ses agréments HDS et des participations récentes dans des sociétés telles que Axigate, Diatelic, Noviatek et Sailendra. L’entreprise a choisi de se rapprocher de la start-up franco-américaine pour investir le secteur des données de santé par l’intermédiaire de la blockchain.

    « Nous croyons au très fort potentiel de la technologie blockchain appliquée au secteur de la santé, commente Thierry Chapusot, président du conseil d’administration du groupe Pharmagest (communiqué). Elle va devenir une technologie fondamentale pour sécuriser les données de santé en toute transparence pour le patient. Le système développé par Embleema est précurseur au niveau de la décentralisation et du partage des données au profit du suivi de l’efficacité et de la sécurité des médicaments. »

  • H&T SUMMIT 2018 : « Il faut changer la façon dont les étudiants appréhendent l’IA » (D. Cole, IBM)

    Health&Tech Intelligence et le Cercle Numérique et santé ont organisé leur 2eme conférence internationale le 18 décembre 2018 à l’Institut Imagine (Paris). H&TI vous propose une synthèses des principales tables rondes et des entretiens avec les intervenants.

    « Nous devons changer la façon dont nous éduquons les étudiants en médecine et la manière dont ils appréhendent [l’intelligence artificielle (IA)]. Plus tôt nous nous y habituerons et comprendrons sa véritable capacité, mieux nous pourrons fournir des soins (informations, décisions, contacts personnels) de qualité », analyse David Cole, responsable « développement commercial et innovation » EMEA à IBM Watson Health, qui est intervenu lors du workshop « Augmented reality, AI & expert systems« .
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    Le spécialiste est revenu sur l’importance d’une « collaboration » entre l’Homme (radiologue) et la machine (IA) afin d’améliorer le processus de traitement des images médicales, soulignant le fait que le système d’IA Watson d’IBM reposait sur une collaboration mondiale afin d’alimenter l’outil de multiples images et donc de le faire progresser.

    « Nous devons exploiter le pouvoir de l'[intelligence artificielle] de la même manière que nous avons utilisé le feu, qui a conduit à notre évolution », commente de son côté Luc Soler, directeur scientifique de l’Institut de recherche contre les cancers de l’appareil digestif (Ircad), et P.-D.G. du service en ligne de modélisation 3D Visible Patient. L’expert a présenté à l’audience le concept de chirurgie augmentée, en train d’être expérimenté en France et à l’étranger.

    L’IA pour mieux structurer les données de santé (D. Cole, IBM Watson Health)

    Une grande partie des données issues du cloud computing, des outils d’analyses et autres nouvelles technologies n’est pas structurée, souligne David Cole, responsable « développement commercial et innovation » EMEA à IBM Watson Health.

    Les systèmes traditionnels ne pouvant pas comprendre de telles données non structurées (images, audio, tweets…), les experts du secteur ont formé à cet effet un système d’intelligence artificielle (IA) qui apprend par le biais d’interactions, explique-t-il.

    Une IA plus intelligente que l’Homme ?

    En 2011, l’IA IBM’s “Watson” Computing System a remporté le jeu télévisé américain « Jeopardy » (quiz) face aux champions humains du programme.

    Par la suite, le groupe a décidé d’appliquer ce système au secteur des soins en le testant dans un centre d’oncologie situé à New York.

    Le dossier médical des patients et les données de recherche de l’établissement ont ainsi été combinés pour que la machine puisse aider les médecins à prendre de meilleures décisions médicales.

    Le défi d’une transposition du système Watson en Europe

    Transposer la solution au sein de l’Union européenne a été un défi pour l’entreprise, relève David Cole. Il pointe du doigt deux interrogations majeures :

    • Où trouver les données?
    • Qui « entraîne » le système?

    « La transparence est nécessaire », commente-t-il.

    Alors que plus d’un milliard d’images de radiologies sont produites chaque année dans le monde, il existe une pénurie mondiale de radiologues, souligne David Cole. « La question est alors de savoir comment accélérer le processus d’analyse de ces images », note-t-il, ajoutant qu’IBM avait l’avantage de faire partie d’une collaboration mondiale pour alimenter d’images son système d’intelligence artificielle et lui permettre ainsi de s’affiner (machine learning).

    L’importance d’une meilleure formation en IA des futurs médecins

    Le spécialiste estime que pour optimiser au mieux l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le secteur de la santé, il est essentiel de mieux former les futurs praticiens. « Nous devons changer la façon dont nous éduquons les étudiants en médecine et la manière dont ils appréhendent cette technologie, estime-t-il. Plus tôt nous nous y habituerons et comprendrons sa véritable capacité, mieux nous pourrons fournir des soins (informations, décisions, contacts personnels) de qualité. »

    La chirurgie augmentée : une coopération entre l’IA et le médecin (L. Soler, Ircad)

    Luc Soler, directeur scientifique de l’Institut de recherche contre les cancers de l’appareil digestif (Ircad), et P.-D.G. du service en ligne de modélisation 3D Visible Patient, s’est quant à lui attardé sur le concept de chirurgie augmentée (chirurgie du foie).

    Le patient « transparent », un idéal

    « Au final, l’idéal pour les chirurgiens serait d’avoir un patient transparent… car ne pas voir ce qu’il se passe à l’intérieur est source d’erreurs, fait-il remarquer. Une solution serait que les chirurgiens portent un « casque » de réalité augmentée. »

    Dans le cadre d’une telle utilisation, les informations fournies au système proviennent de tomodensitomètres ou d’IRM.

    L’importance d’une double vérification des résultats par l’humain

    L’intelligence artificielle n’étant pas parfaite, elle ne peut pas fonctionner seule, indique-t-il. « Il y a donc deux techniciens responsables de la double vérification des résultats. »

    Ce système peut être utilisé pour :

    • la simulation préopératoire (« C’est pour cela qu’elle est surtout utilisée aujourd’hui ») :
      • modélisation spécifique au patient (fournit une carte de l’organe) ;
      • applicable à toute partie du corps humain ;
      • certaines assurances maladie sont disposées à rembourser l’utilisation de ce système.
    • la chirurgie via le port d’un casque type Hololens (Microsoft) :
      • fusion de l’image de modélisation avec l’image réelle.

    L’étape suivante sera l’automatisation du système et son « guidage ».