Olea Medical : l’intelligence artificielle au service de l’imagerie médicale

Fon­dée en 2008 à La Cio­tat, Olea Medi­cal est une entre­prise fran­çaise spé­cia­li­sée dans le déve­lop­pe­ment de logi­ciels avan­cés pour l’imagerie médi­cale. Grâce à l’intelligence arti­fi­cielle et aux mathé­ma­tiques appli­quées, ses solu­tions per­mettent d’améliorer les diag­nos­tics et les déci­sions cli­niques. Entre­tien avec Fay­çal Dje­ri­dane, pré­sident et fon­da­teur d’Olea Medical.

Quelle est l’ambition d’Olea Medical dans le domaine de l’imagerie médicale ?

Olea Medi­cal a pour mis­sion de révo­lu­tion­ner l’imagerie médi­cale en inté­grant des outils basés sur des avan­cées en intel­li­gence arti­fi­cielle, en mathé­ma­tiques appli­quées et en infor­ma­tique. L’objectif est de repous­ser les limites de l’analyse médi­cale clas­sique en per­met­tant aux radio­logues et cli­ni­ciens de dis­po­ser d’outils per­for­mants pour un diag­nos­tic plus rapide et plus pré­cis. Nous vou­lons être un cata­ly­seur de la méde­cine per­son­na­li­sée et pré­dic­tive, en pro­po­sant des solu­tions qui s’adaptent aux besoins spé­ci­fiques des patients et aux exi­gences des pro­fes­sion­nels de santé.

“Olea Medical utilise l’intelligence artificielle pour révolutionner l’imagerie médicale, offrant des diagnostics plus rapides et précis, répondant ainsi aux besoins des professionnels de santé et des patients.”

Sur quelles technologies repose le développement de vos solutions ?

Nos logi­ciels s’appuient sur des tech­no­lo­gies de pointe, notam­ment des algo­rithmes avan­cés de trai­te­ment d’images per­met­tant une ana­lyse quan­ti­ta­tive des don­nées mul­ti­mo­dales comme l’IRM et le scan­ner. La modé­li­sa­tion mathé­ma­tique joue un rôle clé dans nos solu­tions, en inté­grant des modèles bio-phy­siques qui per­mettent d’affiner les ana­lyses, notam­ment en per­fu­sion et en dif­fu­sion. L’intelligence arti­fi­cielle est éga­le­ment un élé­ment cen­tral, avec l’utilisation d’algorithmes de machine lear­ning et de deep lear­ning pour auto­ma­ti­ser et amé­lio­rer les diag­nos­tics. Nous met­tons aus­si un point d’honneur à garan­tir une inter­opé­ra­bi­li­té opti­male de nos outils avec les stan­dards d’imagerie médi­cale exis­tants, afin de faci­li­ter leur adop­tion dans les infra­struc­tures hospitalières.

Quels sont les principaux produits développés par Olea Medical et leurs applications concrètes ?

Nous avons conçu une pla­te­forme logi­cielle mul­ti­mo­dale et modu­laire de visua­li­sa­tion avan­cée, uti­li­sée notam­ment en neu­ro­ra­dio­lo­gie et en onco­lo­gie. Nos solu­tions per­mettent une ana­lyse appro­fon­die des AVC, un sui­vi pré­cis des tumeurs et une éva­lua­tion effi­cace des trai­te­ments. Nous avons éga­le­ment déve­lop­pé des outils basés sur l’intelligence arti­fi­cielle pour la détec­tion auto­ma­tique des lésions et l’analyse pré­dic­tive de l’évolution des patho­lo­gies. L’objectif est d’améliorer la prise en charge des patients en four­nis­sant des résul­tats fiables, rapi­de­ment exploi­tables par les pro­fes­sion­nels de san­té, avec une pré­ci­sion et une rapi­di­té accrues.

Quels sont les impacts concrets de vos innovations sur la pratique médicale ?

Nos solu­tions per­mettent de réduire le temps de diag­nos­tic en opti­mi­sant les flux de tra­vail des radio­logues. Elles apportent une ana­lyse quan­ti­ta­tive fiable, qui ren­force la pré­ci­sion et la pré­co­ci­té des diag­nos­tics, contri­buant ain­si à une meilleure prise en charge des patients. La méde­cine per­son­na­li­sée est éga­le­ment un enjeu majeur auquel nous répon­dons en pro­po­sant des outils qui per­mettent d’adapter les trai­te­ments en fonc­tion des carac­té­ris­tiques spé­ci­fiques du patient. Enfin, nous veillons à rendre nos solu­tions acces­sibles au niveau inter­na­tio­nal en assu­rant leur com­pa­ti­bi­li­té avec les infra­struc­tures hos­pi­ta­lières existantes.

Olea Medical collabore avec le monde académique. En quoi ces partenariats sont-ils essentiels ?

Nous avons éta­bli des col­la­bo­ra­tions avec plu­sieurs centres aca­dé­miques en France et à l’international. Nous valo­ri­sons les syner­gies avec les uni­ver­si­tés et les écoles d’ingénieurs pour déve­lop­per des pro­jets com­muns autour des algo­rithmes de trai­te­ment de don­nées médi­cales et de l’optimisation des flux de tra­vail. La recherche trans­la­tion­nelle, qui asso­cie la recherche fon­da­men­tale et les appli­ca­tions cli­niques, consti­tue un autre axe impor­tant de notre enga­ge­ment avec le milieu aca­dé­mique. Ces col­la­bo­ra­tions nous per­mettent d’innover en per­ma­nence et de pro­po­ser des solu­tions à la pointe de la tech­no­lo­gie, en adé­qua­tion avec les besoins du terrain.

Quels défis avez-vous rencontrés dans l’intégration de l’intelligence artificielle en imagerie médicale et comment les avez-vous surmontés ?

L’accès et l’annotation des don­nées médi­cales repré­sentent un défi majeur, car il est essen­tiel de dis­po­ser d’un volume suf­fi­sant de don­nées diver­si­fiées et enri­chies par l’expertise médi­cale. Pour y répondre, nous avons noué des par­te­na­riats avec des hôpi­taux de réfé­rence, ce qui nous per­met d’accéder à des don­nées de qua­li­té et de béné­fi­cier de l’expertise cli­nique néces­saire. Nous avons éga­le­ment recours à l’apprentissage semi-super­vi­sé afin de limi­ter le besoin en don­nées annotées.

L’évolution constante des normes régle­men­taires enca­drant les dis­po­si­tifs médi­caux basés sur l’intelligence arti­fi­cielle repré­sente un autre défi. Nous avons mis en place une veille régle­men­taire active et tra­vaillons en col­la­bo­ra­tion avec des experts afin de garan­tir la confor­mi­té conti­nue de nos solutions.

Enfin, l’accès aux res­sources infor­ma­tiques est un enjeu majeur, car le coût éle­vé des GPU limite l’entraînement des algo­rithmes. Nous avons fait le choix d’utiliser le cloud AWS pour ajus­ter notre puis­sance de cal­cul en fonc­tion des besoins, ce qui nous per­met de réduire les coûts tout en évi­tant un inves­tis­se­ment lourd dans des infra­struc­tures matérielles.

Comment garantissez-vous la cybersécurité de vos produits face aux menaces croissantes dans le secteur de la santé ?

La cyber­sé­cu­ri­té est une prio­ri­té pour Olea Medi­cal et nous l’abordons sous deux angles majeurs. Il s’agit d’abord d’éviter que nos pro­duits ne consti­tuent une porte d’entrée pour une intru­sion dans le sys­tème d’information du client, ou qu’ils ne soient exploi­tés pour exfil­trer des don­nées. Nous devons aus­si pré­ve­nir les attaques de type sup­ply chain, qui pour­raient viser nos clients en exploi­tant une faille dans notre propre infra­struc­ture. Pour répondre à ces risques, nous avons mis en place des pro­ces­sus rigou­reux à plu­sieurs niveaux.

Lors du déve­lop­pe­ment, nous inté­grons des contrôles stricts afin de limi­ter les vul­né­ra­bi­li­tés dans le code et dans les dépen­dances. Nous réa­li­sons une ana­lyse des menaces pour éva­luer les risques liés à l’environnement hos­pi­ta­lier et déter­mi­ner les mesures de pro­tec­tion néces­saires, comme l’authentification ren­for­cée ou le chif­fre­ment des don­nées. Nous assu­rons éga­le­ment un sui­vi conti­nu des vul­né­ra­bi­li­tés de nos pro­duits et déployons des cor­rec­tifs de sécu­ri­té lorsque cela s’avère néces­saire. Enfin, nous avons mis en place des mesures spé­ci­fiques pour sécu­ri­ser notre propre sys­tème d’information et pro­té­ger les accès tech­niques, garan­tis­sant ain­si un niveau de sécu­ri­té opti­mal pour nos clients.

Quels sont les projets de recherche et innovations majeures en cours chez Olea Medical ?

Nous tra­vaillons actuel­le­ment sur plu­sieurs pro­jets pro­met­teurs qui pour­raient trans­for­mer la méde­cine dans les années à venir. L’imagerie APT-CEST, par exemple, est une tech­nique d’IRM qui per­met une détec­tion plus pré­coce de cer­taines tumeurs céré­brales sans néces­si­ter de pro­duit de contraste, ce qui consti­tue une avan­cée majeure pour les patients.

Nous déve­lop­pons éga­le­ment des solu­tions com­bi­nant l’IRM fonc­tion­nelle et l’imagerie TEP, une approche qui offre de nou­velles pers­pec­tives pour la prise en charge des troubles psy­chia­triques en per­met­tant une meilleure adap­ta­tion des trai­te­ments médi­ca­men­teux. Enfin, nous tra­vaillons sur l’agrégation intel­li­gente des don­nées médi­cales super­vi­sée par l’intelligence arti­fi­cielle, qui per­met­tra de com­pi­ler rapi­de­ment et de manière sim­pli­fiée les dif­fé­rentes infor­ma­tions médi­cales d’un patient, qu’il s’agisse d’images, de bilans bio­lo­giques ou d’anatomopathologie.

Avec une exper­tise à la croi­sée des mathé­ma­tiques appli­quées, de l’informatique et de la méde­cine, Olea Medi­cal s’affirme comme un acteur clé de l’innovation en ima­ge­rie médi­cale. L’entreprise illustre le rôle essen­tiel que peuvent jouer les ingé­nieurs et scien­ti­fiques dans un sec­teur en pleine muta­tion, en met­tant la tech­no­lo­gie au ser­vice de la san­té. 

www.olea-medical.com/fr/

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