Dans les couloirs de l'hôpital Foch à Suresnes (92), on croise le personnel soignant... et le fameux robot humanoïde Pepper pour renseigner les patients en salle d'attente. Pour "améliorer la prise en charge des patients", cet établissement de santé privé d'intérêt collectif (ESPIC) mise sur le numérique. Depuis novembre dernier, l'hôpital est le premier en France à intégrer le logiciel d'intelligence artificielle d'aide au diagnostic développé par Siemens Healthineers, branche médicale du groupe allemand, dans le cadre d'un partenariat de 12 ans.
Baptisée "AI-Rad Companion Chest CT", cette solution permet d'analyser les résultats d'un scanner thoracique. Le but : faire gagner du temps aux radiologues pour améliorer la prise en charge des patients, assure Philippe Boulogne, directeur des systèmes d'information et directeur délégué du pôle imagerie de l'hôpital Foch. Au sein de l'hôpital, environ 30.000 scanners sont effectués par an.
"L'intelligence artificielle aide à répondre à l'équation suivante : une hausse des examens d'imagerie, une hausse de la population vieillissante et des maladies chroniques, le tout couplé à une baisse du personnel de santé", affirme Frédéric Pégaz-Fiornet, responsable marketing des solutions informatiques de Siemens Healthineers France.
Le scanner thoracique représente "entre 30 à 50% des activités d'un scanner car il est multi-organes (coeur, poumons, vertèbres...)", explique-t-il.
Une analyse complète en 17 minutes
Concrètement, le logiciel récolte les données à l'issue du scanner, les analyse et les restitue en environ 17 minutes. Les données sont anonymisées puis supprimées "quelques jours" après leur traitement, assure Siemens.
"Le logiciel permet une analyse pulmonaire complète : calcul automatique des capacités pulmonaires de chaque lobe, détection des nodules pulmonaires - pouvant être signes d'un cancer - avec calcul précis de leur diamètre et volume...", illustre le Professeur Philippe Grenier, radiologue thoracique et chef du projet Intelligence Artificielle au sein de l'hôpital Foch.
L'IA réalise le même bilan pour le cœur. Par exemple, elle permet de mesurer le diamètre de l'aorte pour repérer d'éventuelles dilations. Enfin, le logiciel labellise les vertèbres et mesure l'écart entre elles, ce qui peut permettre de détecter des tassements par exemple.
Les résultats sont bruts : ils ne sont pas pondérés par l'âge ou encore le dossier médical du patient. "Le radiologue doit développer son esprit critique pour faire ses propres déductions", précise le docteur François Mellot, chef de service de la radiologie à l'hôpital Foch.
"L'IA prends simplement le relais pour effectuer certaines de nos tâches très rébarbatives, consommatrices de temps et sans valeur ajoutée - comme la labellisation des vertèbres. Cela va donc nous libérer du temps pour se concentrer sur la communication avec les équipes soignantes et la relation avec le patient."
[Légende : François Mellot, chef de service de la radiologie à l'hôpital Foch à Suresnes (92), explique le fonctionnement du logiciel d'intelligence artificielle "AI-Rad Companion Chest CT" de Siemens.]
Un gain de temps, vraiment ?
En pratique, le gain effectif de temps n'a pas encore été constaté. Pour l'instant, l'hôpital opte toujours pour une lecture humaine traditionnelle de l'examen, complétée par une lecture avec l'IA. "Lors de la première lecture, les radiologues se concentrent sur la question principale qui a été posée lors de la prescription du scanner, détaille le chef de service. L'IA nous permet d'avoir une lecture plus complète pour ne pas passer à côté de signes précurseurs. Il faut considérer le logiciel comme un outil de dépistage."
Environ 200 examens ont été analysés par le logiciel de Siemens depuis novembre. Beaucoup de questions pratiques sont encore débattues : "Quel type patient faut-il adresser ? Faut-il transmettre cette masse d'informations dans le dossier du patient, et si oui, comment ? Si l'information reste dormante, cela n'aura pas réellement d'impact à long terme", énumère le chef de service.
Pour développer ce logiciel, Siemens a construit une base de données d'environ 5 millions d'images internationales. "Nous avons noués des partenariats avec des établissements médicaux, principalement aux Etats-Unis, pour avoir accès aux images", précise Agnès Malgouyres, responsable IA chez Siemens Healthineers France. "Environ 2,5 millions d'images ont permis d'entraîner l'algorithme, et l'autre moitié a permis de tester le logiciel."
Siemens Healthineers ne communique pas sur le prix du logiciel. "Le coût n'est pas encore stabilisé (entre un paiement à l'acte ou à l'abonnement)", souligne Hassan Safer-Tebbi, président de Siemens Healthineers France. "Cependant, nous nous orientons davantage vers un système de forfait variable, selon les usages."
L'IA en santé sera bientôt prédictive
Le groupe souhaite proposer d'ici la fin de l'année une solution similaire pour les examens de la prostate et du cerveau réalisés en IRM. "Nous avons déjà plus de 40 applications augmentées par l'intelligence artificielle", chiffre Agnès Malgouyres. Mais ce n'est que le début.
Jusqu'ici, les applications de l'IA en santé sont principalement limitées au simple constat et à l'aide à la décision pour formuler un diagnostic. A terme, les logiciels vont être poussés pour pouvoir réaliser de la prédiction. Siemens planche par exemple sur un projet baptisé, "Digital Twin" (en français, jumeau numérique).
"Le but est de répliquer numériquement, à l'identique, le cœur du patient. Nous ne nous basons pas sur des modèles génériques d'organes. Cela va permettre de simuler l'intervention chirurgicale souhaitée pour voir comment le patient réagit", explique Agnès Malgouyres.
Le groupe souhaite également répliquer ce mécanisme sur le foie puis à terme, sur tous les organes. Pour les fervents défenseurs du développement de l'IA dans la santé, cette technologie permettrait de fiabiliser les diagnostics et donc, de faciliter l'individualisation des traitements. Selon une étude PwC réalisée en 2017, 55% des patients interrogés dans le monde se disaient prêts à avoir recours à des solutions technologiques liées à l'IA pour leurs soins alors que 38 % d'entre eux réfutaient catégoriquement cette évolution.
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