- Mardi 16 avril, la ministre de la Santé a annoncé le nom des dix lauréats qui bénéficieront de l’appui du Health Data Hub, un outil promouvant l’utilisation des données et le développement de nouvelles techniques, notamment celles liées à l’intelligence artificielle (IA), pour la santé.
- L’occasion pour 20 Minutes de se pencher sur ce que l’IA peut modifier dans ce domaine.
- Pour ce troisième épisode, plongée dans l’IA en cardiologie, avec trois entreprises qui développent l’interprétation des électrocardiogrammes et des pacemakers utilisant la surveillance intelligente.
Un cœur connecté. Certains cardiologues et ingénieurs inventent des solutions pour mieux diagnostiquer et prévoir les problèmes cardiaques en s’appuyant sur l’intelligence artificielle. Comme pour la radiologie, seule une poignée d’outils basés sur l’IA ont pour l’heure passé la porte des hôpitaux et obtenu le feu vert de la recherche, mais beaucoup voient dans ces innovations appliquées à la cardiologie un immense potentiel. Zoom sur trois start-up qui modernisent la prise en charge des maladies cardiaques… et posent question.
Depuis juillet 2018, l’Institut Cardiovasculaire Paris Sud (ICPS), à Massy, est la première clinique au monde à utiliser Cardiologs, une technologie qui permet de lire des électrocardiogrammes. L’objectif ? « En utilisant Cardiologs, le médecin passe cinq minutes au lieu d’une demi-heure pour lire un examen », explique Laurent Fiorina, cardiologue spécialisé dans les troubles du rythme cardiaque à l’ICPS et expert médical chez Cardiologs. Comment cette technologie fonctionne-t-elle ? L’algorithme de Cardiologs a été entraîné à reconnaître des patterns dans l’information cardiaque pour permettre une détection rapide des troubles cardiovasculaires. « On envoie l’électrocardiogramme sur la plate-forme sécurisée, et elle nous donne un accès au diagnostic que l’IA fait. Puis il y a une validation humaine, reprend le cardiologue. C’est une aide au diagnostic, pas une automatisation. Cela me libère du temps médical, soit pour prendre en charge davantage de patients, soit pour des consultations plus poussées. »
Un accès aux soins élargi
L’IA est notamment utilisée pour dépister les arythmies comme la fibrillation atriale, une des principales causes de l’ accident vasculaire cérébral (AVC). Les patients concernés ont besoin d’un Holter ECG, une surveillance du cœur qui peut durer de 24 heures à trois semaines. « Après, il faut interpréter tous ces résultats », rappelle Laurent Fiorina. Par manque de temps ou de formation, peu de soignants proposent donc cet examen. « En Ile-de-France, un patient qui a besoin d’un Holter ECG doit attendre deux à trois mois », insiste le cardiologue. Et dans certaines régions moins dotées, cet examen est tout simplement impossible à réaliser… « Autonomiser cette analyse grâce à un algorithme permet d’avoir un diagnostic rapide et fiable, mais aussi de rendre cet examen plus accessible. » Une aide au diagnostic qui pourra être utilisée, à l’avenir, pour toutes les maladies cardiovasculaires. « La base de données de cet outil technologique est à plus d’un million d’électrocardiogrammes, avertit Laurent Fiorina. Cette machine sera donc capable de repérer des pathologies rares mieux qu’un cardiologue et qu’un généraliste. »
Autre outil s’appuyant sur le deep learning (apprentissage automatique par modélisation),Arterys . Commercialisé depuis un an environ, il permet aussi d’aider les médecins à poser un diagnostic précis. En effet, cette IA, entraînée à comprendre comment fonctionne le corps, à reconnaître des atteintes, des marqueurs, peut dire par exemple si le ventricule droit ou le gauche se contracte bien. « Cela permet de faire entrer des calculs complexes dans le soin, alors qu’avant, ils étaient confinés à la recherche, précise Arshid Azarine, radiologue cardiovasculaire à l’ hôpital Saint-Joseph (Paris), qui l’utilise depuis deux ans. Les chirurgiens qui ont goûté à ça le demandent systématiquement. »
Autre avantage : cette technologie est disponible aux quatre coins du globe. « On envoie les données médicales, anonymisées et cryptées, sur un cloud et le médecin peut consulter ce big data et les résultats que l’IA a traités depuis son IPhone, depuis n’importe quel ordinateur pas forcément très puissant, reprend le radiologue, qui travaille depuis trois ans avec Arterys. On n’est donc pas dépendant d’une machine, mais juste d’une connexion Internet. » Et si Arterys peut être déclinée pour plusieurs pathologies (cancer du sein, du foie, du poumon notamment), elle se dévoile particulièrement utile en cardiologie. « Pour un scanner thoracique, on fait 100 images. Pour une IRM cardiaque, c’est 5.000. Cela prend trois quarts d’heure à interpréter », insiste Arshid Azarine.
Le suivi des pacemakers
Arnaud Rosier, cardiologue à Massy, s’intéresse, lui, aux patients ayant un pacemaker, ce dispositif implanté dans le cœur qui envoie des impulsions électriques pour stimuler les muscles cardiaques. Sachant que la prise en charge de ces patients a énormément évolué. Avant, le cardiologue vérifiait ce dispositif une fois tous les six mois. Aujourd’hui, avec la surveillance à distance, mise en place depuis une dizaine d’années par les fabricants de pacemakers, le médecin doit consulter tous les jours des milliers de données sur différentes plates-formes.
En clair, « une box récupère les informations et les affiche sur les sites de chaque fabricant, explique Arnaud Rosier, cofondateur d’d’Implicity. C’est ingérable pour les équipes médicales de suivre tous leurs patients. » D’autant que pour que ce suivi soit optimal, il doit être mis en lien avec les antécédents et les traitements du patient. » Or, cette télésurveillance a fait ses preuves : la mortalité des patients baisse de 40 %. Voilà pourquoi Implicity propose de simplifier la tâche des cardiologues. En deux temps : d’abord en proposant une plate-forme universelle où sont récupérées les données de tous les fabricants, recoupées avec les données médicales, une sorte de « super dossier médical pour les porteurs de pacemaker, reprend le cardiologue. Mais l’étape suivante, c’est de filtrer efficacement ces données. Aujourd’hui, 90 % des alertes sont inutiles, donc c’est inefficace. En utilisant l’IA, on peut faire remonter uniquement les alertes graves. »
Si la plate-forme universelle, qui regroupe ces big data, est déjà disponible dans 20 hôpitaux en France et 8.000 patients sont suivis sur Implicity, ce tri intelligent des données collectées devrait se mettre en place au cours de cette année 2019. « Ce filtre va permettre aux hôpitaux, saturés, de suivre dix fois plus de patients », avance le cardiologue. Un big bang à venir pour les 600.000 patients français porteurs d’un pacemaker.
Une médecine prédictive ?
Ces découvertes récentes laissent donc imaginer de nombreux progrès pour le futur de la médecine. Avec cette lecture beaucoup plus rapide des électrocardiogrammes, davantage de vies pourraient ainsi être sauvées, notamment aux urgences. « Si un radiologue a une cinquantaine de radios à lire, l’algorithme pourra un jour lui dire lesquelles prioriser, afin de prendre en charge rapidement les cas les plus graves », avance Gaspard d’Assignies, radiologue et cofondateur d’Incepto, qui développe des outils en radiologie.
Au-delà d’un gain de temps et de chances de survie, ces spécialistes de l’IA en santé imaginent que ces nouvelles technologies pourraient aussi servir une médecine prédictive. « Avec toutes ces données qui remontent, qui sont comparées, cette capacité de calcul impressionnante, on peut anticiper la survenue d’un problème avant l’hospitalisation », avance Arnaud Rosier. Arshid Azarine suppose même que ces outils pourront déceler des éléments que l’humain n’aurait pu voir. « On s’attend à ce que l’IA puisse suggérer de nouvelles pistes pouvant aider sur les causes d’une maladie ou sur un traitement », suggère-t-il.
Du temps pour le soignant
Mais alors, aura-t-on encore besoin de médecins demain ? Ces soignants, vivement engagés dans cette modernisation de la médecine, ne croient clairement pas au remplacement de l’humain par la machine. « L’IA entraîne plein de fantasmes, beaucoup de gens imaginent un robot qui donne un diagnostic, reconnaît Arshid Azarine. Quand on l’utilise chaque jour, on se rend compte que c’est loin d’être le cas. La machine réalise un travail assez pénible et presque parfait, mais le médecin doit vérifier, corriger, affiner, délivrer le diagnostic. C’est comme l’iPhone, ça permet d’aller plus loin, plus vite. » Même son de cloche du côté de Laurent Fiorina : « Cette IA va remplacer les tâches répétitives et automatisables pour permettre aux médecins d’apporter une réelle valeur ajoutée. »
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