Lorsque santé et technologie vont de pair !

Dossier : Supplément Nouvelles technologies & performance des entreprisesMagazine N°751 Janvier 2020
Par Arnaud ROSIER
Par Agathe ARLOTTI

Les nouvelles technologies renforcées par l’IA présentent de nombreuses pistes de développement notamment pour le secteur de la santé. Le point avec Arnaud Rosier, CEO et co-fondateur d’Implicity et Agathe Arlotti, Responsable de l’équipe innovation santé à Medicen.

 

Présentez-nous Implicity et son cœur de métier.

Fondée en 2016 par Arnaud Rosier, cardiologue et chercheur en intelligence artificielle, Implicity développe une plateforme de télémédecine destinée aux cardiologues. Elle est aujourd’hui utilisée par plus de 25 centres pour suivre environ 15 000 patients. Au-delà de la collecte de données cliniques, Implicity crée des briques d’IA pour l’aide à la décision médicale et la prédiction de troubles cardiaques.

Comment le secteur de la santé peut-il bénéficier de l’utilisation de l’Intelligence Artificielle ?

L’IA dans le domaine de la santé a de nombreux avantages que nous pouvons classer sous deux principales catégories : l’intelligence artificielle à but d’apprentissage, et celle destinée à l’automatisation. En effet, les techniques de Machine Learning et de Deep Learning peuvent révolutionner le diagnostic et les prédictions de certaines maladies. Elles sont généralement utilisées sur des images ou des données numériques pour détecter tous types de Agathe Arlotti signaux (imagerie, électrocardiogramme, etc.). Cela permettra d’augmenter la précision de détection de certaines pathologies et donc de mieux les traiter. Quant à l’utilisation de l’IA pour l’automatisation de certaines tâches, elle permet d’augmenter la productivité. En effet, cette approche présente une solution aux tâches coûteuses en ressources humaines ou qui nécessitent une préparation à très faible valeur ajoutée en termes de processus (tri de données, système d’alertes, monitoring à distance, tests de qualité, etc.). Il s’agit d’applications nécessitant des connaissances déterministes et figées exprimables pour la machine. Elles peuvent donc fonctionner sans avoir recours à des bases de données. Ces systèmes permettent aussi de pallier le manque de personnel en santé ou de libérer les ressources des tâches fastidieuses.

Dans ce cadre, quels sont les points forts de la France face à la compétition internationale ?

Nous disposons d’un atout majeur en termes de compétences de data scientists ainsi que d’ingénieurs et de mathématiciens. De plus, nous bénéficions de l’une des meilleures politiques de financement de la R&D au monde. Cela nous garantit une très bonne place dans la compétition internationale. En parallèle, nous avons un système de santé généralisé et universel. En d’autres termes, nous avons un niveau de soin très élevé et peu biaisé en fonction de la situation sociale du patient. Il s’agit en effet d’un atout important puisque quand nous appliquons des approches d’IA aux données issues de cohortes de patients, elles reproduisent les biais de la cohorte d’apprentissage. Ainsi, nous avons la chance d’avoir un environnement qui nous permet de développer des solutions basées sur l’IA et dont les biais notamment socio-économiques sont limités.

Qu’en est-il des enjeux qui persistent ?

Le marché interne et plus particulièrement la capacité de nos hitaux à payer les solutions de l’IA et à les utiliser est très limitée. Cela veut dire que lorsque nous développons une innovation en France, nous sommes obligés de la commercialiser sur le marché américain. En sus, le marché européen est très fragmenté en termes de réglementations et de contraintes de remboursement, qui varient d’un pays à l’autre. Par ailleurs, l’utilisation de l’IA en santé nécessite des volumes très importants de données. C’est vrai que nous disposons de data de très bonne qualité, cependant, celle-ci est souvent inaccessible, notamment avec les législations qui protègent l’accès aux données personnelles. Néanmoins, il y a de plus en plus d’efforts qui visent à encourager les initiatives dans ce sens et à démocratiser l’accès aux données au service de la santé.

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