La crise sanitaire a accéléré le recours aux outils numériques, présents aujourd’hui à chaque étape du suivi médical, et à l’intelligence artificielle (IA) en biologie médicale.
L’année 2020 a également vu l’arrivée de la première chaîne d’automatisation en microbiologie dotée d’Intelligence artificielle à l’AP-HP.
Avènement du premier plateau de bactériologie doté d’intelligence artificielle
En juin 2020, la première chaine d’automatisation en microbiologie dotée d’une intelligence artificielle (IA), PhenoMATRIX ™, a été mise en service à l’Assistance Publique – Hôpitaux de Paris sur le plateau technique de bactériologie de l’hôpital Saint-Louis. Lire l’article.
PhenoMATRIX ™, un logiciel « cousu main »
La solution d’IA PhenoMATRIX ™ fournit des propositions de résultats obtenus via des algorithmes d’analyses d’images, les arbres décisionnels établis par le biologiste et les règles du laboratoire. Sur un échantillon d’urine, l’un des matériaux les plus couramment testés, l’algorithme détermine s’il existe une croissance bactérienne ou non, effectue un dénombrement global, isole et réalise une analyse qualitative des morphotypes à l’aide de géloses chromogènes.
PhenoMATRIX ™ facilite l’interprétation : « c’est un outil indispensable d’assistance à l’interprétation … à l’ère où les antibiogrammes deviennent moins efficaces et … où le rôle du biologiste est à l’optimisation de sa démarche diagnostique et à la désescalade des traitements antibiotiques ».
PhenoMATRIX ™ « est une innovation majeure couplée à d’autres technologies pour trouver des pathogènes en très faible quantité »
Ses bénéfices sont multiples :
- Personnalisation de l’algorithme décisionnel en fonction de la provenance des prélèvements c’est-à-dire des services spécialisés de CHU et donc des pathologies pour une démarche diagnostic plus ciblée
- Sécurisation, standardisation et amélioration de la sensibilité de lecture des géloses
- Gain de temps de réalisation et de rendu de résultat pour une prise en charge du patient optimisée et plus précoce
Les données de biologie, un enjeu clé pour l’intelligence artificielle
En ouverture des JIB (Journées de l’innovation en biologie) cette année, un thème résolument d’actualité : la place de l’intelligence artificielle (IA) en biologie médicale.
Les questions soulevées sont nombreuses dans cette table ronde animée par François Blanchecotte, président du Syndicat Des Biologistes : quelle utilisation pour l’intelligence artificielle (IA) dans la profession ? Quelle place pour les données de biologie ? A quelle évolution faut-il s’attendre concernant le SI-DEP (Système d’Informations de DEPistage), plateforme sécurisée mise en œuvre pour enregistrer les résultats des laboratoires de tests Covid-19 ?
Pour Olivier Clatz, directeur du Grand Défi du gouvernement (« améliorer les diagnostics médicaux à l’aide de l’intelligence artificielle »), l’utilisation des données de santé et de l’intelligence artificielle permettrait de s’orienter vers une médecine personnalisée, avec la définition d’un profil pour chaque patient, dont les analyses biologiques sont un élément central. Cependant, nous sommes encore « au stade de construire les algorithmes », prévient-il.
Accès aux données de santé
Un point central est l’accès aux données, pour lequel « le Health Data Hub apporte de grands éléments de réponses », affirme Béatrice Falise Mirat, directrice scientifique de Care Insight, cabinet de stratégie spécialisé dans l’innovation, le numérique et la transformation du système de santé.
« Une des conséquences de la crise Covid est l’importance des moyens investis sur le numérique en santé (Ségur de la santé). Nous souhaitons mettre en place un parcours de soins dématérialisé, avec dossier médical pour chaque patient. Si nous y arrivons, l’idéal serait de pouvoir le connecter au Health Data Hub »
détaille Olivier Clatz.
Un gain de temps pour le biologiste
Alexandre Guenoun, président et cofondateur de la start-up KIRO, insiste quant à lui sur le rôle de l’intelligence artificielle pour redonner du temps au biologiste médical, en insistant sur la qualité des données en entrée.
« Nous utilisons l’intelligence artificielle pour suggérer des recommandations de prise en charge et des diagnostics probables aux professionnels de santé, pour qu’ils puissent apporter leur expertise au plus près des patients et rester au centre du triptyque dépistage, prévention, diagnostic »
affirme-t-il.
Source de cet article : edp biologie – Biologiste Infos n°109
https://www.edp-biologie.fr/parutions
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L’IA transforme la biologie médicale
Au sommaire :
- Les données de biologie, un enjeu clé pour l’IA
- Les nouveaux défis du numérique
- De la datascience à la data biologie
- Avènement du premier plateau de bactériologie doté d’IA
