Imagerie, aide à la décision, codage, recherche, analyse des données… Au travers de ses nombreux champs d’applications, l’intelligence artificielle s’implante chaque jour un peu plus dans les établissements de santé. Partout, les outils et les projets se multiplient pour faire avancer les process et, à terme, atteindre « le niveau d'expertise nécessaire pour lutter contre les inégalités de soins et les inégalités territoriales », indiquait Stéphane Pardoux, directeur de l’Agence nationale de la performance sanitaire et médico-sociale (ANAP) lors d'une conférence de presse.
Présentant l’IA comme « un levier de performance pour les établissements de santé », l’agence nationale a lancé le 15 avril dernier une plateforme de partage de solutions d’IA en santé. « Grâce à la numérisation du système de santé, de plus en plus de données sont disponibles. Elles permettent d’alimenter les intelligences artificielles au service de l’ensemble des activités de l’hôpital », constate l’ANAP, qui cite ici l’aide au diagnostic, l’anticipation de l’utilisation des capacités hospitalières, la simulation, la fluidification de l’expérience patients ou encore l’automatisation des tâches « pour libérer du temps de soin ».
Présentant l’IA comme « un levier de performance pour les établissements de santé », l’agence nationale a lancé le 15 avril dernier une plateforme de partage de solutions d’IA en santé. « Grâce à la numérisation du système de santé, de plus en plus de données sont disponibles. Elles permettent d’alimenter les intelligences artificielles au service de l’ensemble des activités de l’hôpital », constate l’ANAP, qui cite ici l’aide au diagnostic, l’anticipation de l’utilisation des capacités hospitalières, la simulation, la fluidification de l’expérience patients ou encore l’automatisation des tâches « pour libérer du temps de soin ».
Une plateforme nationale…
Pour « accompagner le déploiement » de l’IA, l’ANAP a donc décidé de lancer cette plateforme nationale intitulée ia.anap.fr. Sur le site, différents projets menés dans des établissements de santé sont référencés par catégories et décrits au travers de plusieurs indicateurs tels que le niveau de maturité, le champ couvert, l’historique du projet, le nombre d’utilisateurs, le type de données utilisées, le choix d’hébergement… « Cette plateforme est un espace de partage ouvert à tous les professionnels. Notre objectif : donner de la visibilité aux solutions d’intelligence artificielle déployées et capitaliser sur ces expériences ! », résume Stéphane Pardoux.
… pour faire connaitre et faciliter l’accès aux bonnes pratiques en IA
D’ores et déjà, le directeur de l’ANAP appelle « les professionnels à se saisir de la plateforme, à y partager leurs solutions ou à venir y chercher les informations utiles à leurs projets ». Régulièrement mise à jour, la plateforme de référencement est en effet ouverte à tous : la consultation des fiches projets est libre, tout comme le dépôt des dossiers. Qu’il soit industriel, éditeur, start-up ou professionnel de santé, tout acteur ayant un projet d’IA est ainsi invité à solliciter l’ANAP pour être référencé sur la plateforme. « Après une prise de contact et l’étude du projet par un comité de sélection, l’ANAP pourra diffuser la solution en question sur sa plateforme », indique l’agence.
Déjà « une centaine de propositions »
Et au total, ces derniers mois, « une centaine de propositions » ont été formulées auprès de l’ANAP, indique le Docteur Jean Marc Bereder, membre du réseau d'experts numériques de l'agence et du comité de sélection pour ia.anap.fr. Lors du lancement de la plateforme, une vingtaine de projets était ainsi déjà référencée et accessible sur le web. C’est par exemple le cas du projet SurgAR du Centre Hospitalier Universitaire de Clermont-Ferrand, qui vise à afficher en réalité augmentée la structure interne des organes pendant le geste chirurgical réalisé par voie mini-invasive. « Au-delà du développement d’initiatives associant recherche fondamentale et clinique qui peuvent aider les professionnels de santé, il est intéressant de voir dans quelle mesure ces projets en matière d’Intelligence artificielle doivent véritablement s’exporter également en tant qu’entités à part entière, en dehors du milieu hospitalier et universitaire dans lesquels ils ont vu le jour, confie le Professeur Nicolas Bourdel, porteur du projet SurgAR. Il y a donc aussi un enjeu économique, et de manière plus générale, un enjeu au niveau de la manière dont l’IA peut créer une collaboration entre les hôpitaux, les laboratoires de recherche publics et les structures privées type start-up ».
Article publié dans l'édition de mai 2022 d'Hospitalia à lire ici.
> Découvrir la plateforme et les projets sur https://ia.anap.fr/
Article publié dans l'édition de mai 2022 d'Hospitalia à lire ici.
> Découvrir la plateforme et les projets sur https://ia.anap.fr/
SUOG, un projet de dépistage des anomalies fœtales
« Avec 130 000 cas d'anomalies congénitales et environ 50 000 cas de grossesse extra-utérine par an en Europe, la nécessité d’une assistance efficace lors du dépistage par échographie est devenue critique ». Tel est le constat du Dr Ferdinand Dhombres, membre du service de Médecine fœtale à l’Hôpital Trousseau de l’Assistance Publique – Hôpitaux de Paris (AP-HP). Voulant répondre au besoin d’assistance en échographie de grossesse, il porte, avec ses équipes, le projet SUOG, lancé en 2020. « L’assistant SUOG répond à la problématique d’accès aux experts échographistes et permet une amélioration des échographies pour une meilleure organisation des soins périnataux », ajoute le gynécologue-obstétricien. Référencé sur la plateforme ia.anap.fr, le projet repose sur une intelligence artificielle mixte, regroupant des technologies de machine learning, pour la reconnaissance des images échographiques, et des algorithmes de raisonnement symbolique pour le volet sur les ontologies. Les données utilisées dans le cadre de ce projet proviennent, quant à elles, de dix centres experts répartis dans toute l’Europe et recensés par Orphanet, le portail des maladies rares. Si des essais cliniques sont prévus à partir de 2022, la commercialisation du projet ne devrait toutefois pas avoir lieu avant la fin de l’année 2023.
« Avec 130 000 cas d'anomalies congénitales et environ 50 000 cas de grossesse extra-utérine par an en Europe, la nécessité d’une assistance efficace lors du dépistage par échographie est devenue critique ». Tel est le constat du Dr Ferdinand Dhombres, membre du service de Médecine fœtale à l’Hôpital Trousseau de l’Assistance Publique – Hôpitaux de Paris (AP-HP). Voulant répondre au besoin d’assistance en échographie de grossesse, il porte, avec ses équipes, le projet SUOG, lancé en 2020. « L’assistant SUOG répond à la problématique d’accès aux experts échographistes et permet une amélioration des échographies pour une meilleure organisation des soins périnataux », ajoute le gynécologue-obstétricien. Référencé sur la plateforme ia.anap.fr, le projet repose sur une intelligence artificielle mixte, regroupant des technologies de machine learning, pour la reconnaissance des images échographiques, et des algorithmes de raisonnement symbolique pour le volet sur les ontologies. Les données utilisées dans le cadre de ce projet proviennent, quant à elles, de dix centres experts répartis dans toute l’Europe et recensés par Orphanet, le portail des maladies rares. Si des essais cliniques sont prévus à partir de 2022, la commercialisation du projet ne devrait toutefois pas avoir lieu avant la fin de l’année 2023.
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