[Grand Défi] Santé: améliorer les diagnostics médicaux à l'aide de l’intelligence artificielle

Publié 08/11/2019 | Modifié 10/07/2020
Les données de santé sont appelées à jouer un rôle central dans la révolution médicale en cours. Issues du secteur médical (hôpitaux publics et privés, médecins, laboratoires d’analyse) et des patients, avec l’avènement des objets connectés de santé, les données de santé permettent d’améliorer considérablement les diagnostics d’un très vaste panel de pathologies. En cernant mieux le parcours de santé de chacun, les données et les prédictions qui en découlent, grâce à l’identification de marqueurs précoces, ouvrent la voie à une médecine non plus seulement curative mais également prédictive et personnalisée. Dans ce contexte, les exploitants de données se positionnent pour recueillir, traiter et utiliser les données de santé et ambitionnent d’imposer leurs standards. L’indépendance numérique de la France dans ce domaine est donc un véritable enjeu et impose d’importantes percées technologiques pour maintenir une position forte.
 
Prochain évènement "Données de santé et intelligence collective"
En savoir plus sur l'appel à projet "L'IA pour une expérience améliorée des diagnostics de santé"
Ce défi vise à accélérer le développement de nouveaux produits et à favoriser l’arrivée d’une prise en charge individualisée des patients. Il repose fortement sur:
  • la collecte des données et leur standardisation, où l’enjeu sera de fédérer les acteurs concernés, dans le but de créer une industrie du numérique de santé souveraine et compétitive.  Le  développement  des  méthodes  d’acquisition  globales  et  rapides (séquençage  de  génomes,  génomique,  protéomique)  a  conduit  à  une  production considérable de données, dont la majeure partie reste à analyser. Ainsi, les bases de    données    actuelles    de biomarqueurs    sont    très    insuffisantes    et    peu robustes. Enfin, il existe en France une importante archive d’imageries médicales, dont une grande partie en format numérique, qui pourra constituer un réservoir de données considérable ;
     
  • l’interopérabilité  des  centres  d’archivage,  et  l’uniformisation  des  accès,  des échanges et leur sécurisation;
     
  • la  mise  en  œuvre  de  plateformes de  recherche  collaboratives intégrant  des infrastructures de calcul et de stockage au meilleur niveau mondial;
     
  • le  développement d’outils logiciels permettant de traiter et d’exploiter le volume considérable  de  données  médicales  afin  d’offrir  des  analyses  prédictives  et prescriptives dans le cadre du parcours de soin. Ce défi cible prioritairement l’aide au diagnostic dans les domaines  du  cancer,  des maladies cardiovasculaires et du diabète. Néanmoins, des applications en neurologie ou même pour les maladies rares ne sont pas à exclure.
Dans   le  cadre   du  grand   défi,   des   appels   à   projets  seront   lancés   par   briques technologiques algorithmiques et logicielles. Il pourra, par exemple, s’agir d’automatiser la  reconnaissance  des  tumeurs  cancéreuses  sur  des  radiographies,  de  suivre  leur évolution au cours du temps, d’établir par des analyses statistiques automatisées des corrélations  entre  les caractéristiques  du  patrimoine génétique  d’un  patient  avec  la probabilité de contracter une maladie ou encore entre ces caractéristiques génétiques et l’efficacité des médicaments. Lorsque certaines des briques technologiques auront un niveau  de  maturité  suffisant,  un  appel  à  projet  pourrait  être  lancé  auprès  des établissements  hospitaliers  afin  d’accueillir  des  plateformes  collaboratives  visant  à mettre  à disposition  ces  nouvelles  technologies  numériques  et  les  infrastructures informatiques associées à l’ensemble de la communauté médicale française.
 
Ce défi devra s’appuyer en amont sur la CNIL, afin de sécuriser juridiquement les méthodes d’anonymisation des données personnelles sensibles, ainsi que les instances en charge de la déontologie médicale (le comité consultatif national d’éthique pour les sciences de la vie et de la santé, le conseil national de l’ordre des médecins ainsi que celui des pharmaciens) et l’Institut national des données de santé. Il associera les acteurs  de  la  recherche  médicale  en  France,  notamment  l’INSERM  et  les  centres hospitaliers universitaires (CHU) ainsi qu’un ensemble d’acteurs industriels de la santé. Il devra également s’articuler avec le Plan «France Médecine Génomique 2025», pour les aspects génomiques.
 
Olivier Clatz, directeur du Grand Défi
Olivier Clatz a été précédemment PDG de Therapixel, start-up qu'il a co-fondée en 2013 avec  Pierre  Fillard.  Sous  sa  direction,  la  société  a  développé  son  premier  produit marqué CE, réalisé son premier million d'euros de chiffre d'affaires et remporté le Digital Mammography Challenge,  le plus important concours d'IA en santé de  l'année 2017. Therapixel  a  récemment  levé  5  millions  d'euros  pour  accélérer  le  développement  de son produit d'intelligence artificielle pour le dépistage du cancer du sein. Il est membre du Conseil National du Numérique depuis 2018 et membre du Conseil Scientifique du 3IA  côte  d'azur.  Il  a  régulièrement  contribué  aux  réflexions  nationales  autour  des questions d'IA : mission Villani, mission Health Data Hub, Comité Consultatif National d'Ethique. Avant la création de Therapixel, il a occupé plusieurs postes de chercheur en traitement d'images médicales à Inria et à Harvard Medical School. Il est docteur de l'Ecole des Mines de Paris et titulaire d'un master Mathématiques Vision Apprentissage de l'ENS Paris Saclay.

Partager cette page