« Intelligence Artificielle en santé : entre mythes et réalités »

Le 7 novembre dernier s’est déroulé notre 10e Café HealthTech consacré à l’intelligence artificielle en cardiologie avec le témoignage de Yann Fleureau président de Cardiologs. Retour sur ce petit-déjeuner conférence animé de débats et d’échanges.

L’intelligence artificielle, via le machine learning ou le deep learning, est de plus en plus présente dans le domaine de la santé et notamment en cardiologie. Ce nouveau Café HealthTech a permis de faire la lumière sur cette tendance à travers l’exemple de Cardiologs.

Au cours de son intervention, Yann Fleureau a tout d’abord dressé un panorama de l’intelligence artificielle en santé. Selon lui, « la particularité du déploiement de l’intelligence artificielle en santé est qu’elle s’opère en même temps que la digitalisation du monde de la santé, contrairement à d’autres secteurs où l’IA est déployée après la phase de digitalisation. On observe une digitalisation massive des systèmes d’information, des systèmes de santé. On est confronté à une double transformation en santé. Une autre particularité du monde de la santé est le temps d’appropriation de ces nouvelles approches. Dans ce secteur, la preuve et notamment la preuve clinique est essentielle. »

« Au niveau des algorithmes, jusqu’à la fin des années 90-début 2000, pour faire faire une tâche au niveau des classifications, on passait par deux grandes étapes : un algorithme de détection et représentation du signal puis un algorithme pour la classification » indique-t-il.
L’intelligence artificielle avec notamment le deep learning est une véritable avancée pour Yann Fleureau. « Aujourd’hui avec le deep learning, l’algorithme va apprendre tout seul à représenter et classifier les signaux. L’expertise humaine n’a donc plus besoin d’intervenir dans les phases d’extraction et de classification des données. »

« La véritable révolution est que pour la première fois nous avons des algorithmes capables d’apprendre tout seul, sous réserve qu’ils soient entrainés avec suffisamment de données en volume et en qualité, à extraire des patterns. Ils peuvent à la fois identifier les patterns que l’homme connaît déjà mais aussi en découvrir de nouvelles » poursuit-il.

Cardiologs : du deep learning appliqué à l’ECG

L’analyse de Holter ECG pose souvent problème car très chronophage pour les médecins, ce qui constitue un frein majeur au diagnostic des arythmies. Face à ce constat, Cardiologs a développé une intelligence artificielle pour le diagnostic d’arythmies cardiaques par Holter ECG. Elle permet notamment d’analyser plus efficacement les enregistrements Holter ECG, favorisant une amélioration de la pratique et des bénéfices pour le patient.

« Le cœur de notre technologie est du deep learning appliqué à l’ECG. Le deep learning permet de rendre le diagnostic plus rapide et plus précis. Avec Cardiologs on se positionne sur le diagnostic d’arythmies » souligne Yann Fleureau.

Cardiologs répond à une problématique simple : automatiser et rendre plus rapide le diagnostic d’arythmies. Il s’agit d’une véritable solution de productivité pour les cardiologues. « En développant une technologie plus sensible et spécifique, on permet d’établir 5 fois plus rapidement un diagnostic. Aux Etats-Unis on est passé d’un diagnostic humain en 25 minutes pour un enregistrement de 48h à un diagnostic en 5 minutes avec Cardiologs » indique-t-il.

La proposition de valeur de cette solution va être très variable selon les pays. « Aux Etats-Unis, le diagnostic des arythmies est aujourd’hui délégué par le cardiologue à des techniciens non cardiologues. On observe l’émergence de toute une industrie de services dans le diagnostic d’arythmie à laquelle les hôpîtaux sous-traitent ces tâches de diagnostics. En France le métier de « technicien ECG » n’existe pas. Le cardiologue ne délègue pas cette tâche de diagnostic. L’inconvénient est que les délais d’attente pour se faire tester sont de plus en plus longs… » explique Yann Fleureau.

Cardiologs sera lancé en France en 2020. « Notre objectif en France est d’apporter la capacité de faire plus de tests et des tests plus complets. Notre proposition de valeur est donc centrée sur le service médical rendu contrairement aux Etats-Unis où elle est avant tout économique » poursuit-il. Même si on observe une variabilité selon les pays, la proposition de valeur de Cardiologs reste double : la précision et le gain de temps. Cardiologs a été une des premières solutions de deep learning à obtenir son agrément FDA en 2015. « Notre principe a été de se dire que le cadre réglementaire a été conçu pour être agnostique à la technologie. C’est dans cette démarche que nous avons été voir le régulateur » souligne Yann Fleureau.

Il existe plusieurs enjeux autour de l’utilisation de l’IA. La question de la responsabilité médicale reste centrale. « Aux Etats-Unis, malgré la sous-traitance du diagnostic à des techniciens, le médecin reste responsable d’un point de vue médical » indique-t-il. Il existe également d’autres enjeux autour de la sécurisation des données et de la cyber sécurité. « Cardiologs est un dispositif médical de classe II. Nous avons mis en place un cycle de contrôle et de mise à jour tous les 27 jours de manière automatisée. Nous avons un contrôle total de l’usage » poursuit-il.

L’histoire d’une success story

Cardiologs a été fondée en 2014 par deux étudiants de Polytechnique, non issus du milieu médical : Yann Fleureau et Jia Li. « On est parti d’une intuition autour des ECG en travaillant initialement sur des algorithmes permettant d’aller plus loin dans l’analyse des données que ce qui avait été fait par le passé. Notre vision marché était à la fois rudimentaire et juste : tout le monde à un cœur, le signal ECG est le capteur de base en cardiologie présent dans le monde entier et standardisé. Les médecins non cardiologues éprouvent le plus souvent des difficultés dans l’interprétation des ECG et les cardiologues manquent de temps pour analyser l’ensemble des données. Notre objectif était donc de résoudre cette problématique » raconte Yann Fleureau.

Il poursuit : « On a mis plusieurs mois pour comprendre que ce qui est essentiel n’est pas la lecture d’un ECG mais le fait de poser un diagnostic. C’est la différence entre la technologie et un produit. La technologie est la technique permettant de lire l’ECG mais ce qui fait un produit c’est le fait de résoudre un problème. On s’est rendu compte qu’à partir d’une même technologie on pouvait résoudre plein de problèmes différents. »

« La difficulté au début est qu’une même technologie comme l’ECG peut servir des milliers de produits différents avec autant de business model différents. On est donc parti dans un premier sur l’objectif d’accompagner les médecins non cardiologues dans l’interprétation des ECG en se disant que les cardiologues n’avaient pas besoin de solution comme la nôtre. On ne pouvait pas être plus dans le faux… L’histoire l’a montré après ».

Les premières versions de Cardiologs ont été testées et entraînées par des cardiologues. « Très rapidement des cardiologues nous ont dit être intéressés par notre solution pour la phase des enregistrements qui sont très longs. On s’est d’abord orienté vers les Etats-Unis et la Chine pour des raisons réglementaires et culturelles, mais aussi car en France même s’il existe une grande base de données d’ECG, elle n’est pas digitalisée. On a commencé sur des projets de recherches cliniques avec des hôpitaux américains » commente Yann Fleureau.

Aujourd’hui, Cardiologs compte une quarantaine de collaborateurs avec les parties R&D, produits, réglementaire, finance… basée à Paris et une filiale commerciale avec 3 personnes à Boston.