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L’intelligence artificielle au service du diagnostic

DSIH, Pierre Derrouch, LUNDI 23 AVRIL 2018 Soyez le premier à réagirSoyez le premier à réagir

La société Philips, recentrée aujourd’hui sur la santé, mise sur l’intelligence artificielle notamment en imagerie pour aider les médecins à poser des diagnostics plus précoces et plus précis. Des solutions existent déjà, d’autres sont en cours de développement.

Philips investit massivement dans les systèmes d’information, la technologie des algorithmes et l’intelligence artificielle, qu’elle préfère nommer « intelligence adaptative » dans un contexte médical. En attestent ses acquisitions qui concernent, pour la moitié d’entre elles, des sociétés informatiques. Pourquoi ce positionnement stratégique ? Lavitesse d’accumulation de données dépasse de loin la capacité de les analyser.Le savoir-faire acquis en archivage d’images médicales permet à Philips de proposer des outils d’évaluation avancée pour les médecins en oncologie, cardiologie, neurologie, etc. « Les cliniciens ont de plus en plus recours à l’imagerie médicale. Nous développons de nombreux modules de visualisation avancée disponibles sur une plateforme unique appelée IntelliSpace Portal qui offre des outils de segmentation automatique des organes, de calcul automatisé des paramètres fonctionnels et de comparaison d’examens antérieurs visant à améliorer la qualité du diagnostic et le suivi des patients », rapporte Pascal Dussert, directeur Healthcare IT chez Philips France. Et qui dit diagnostic plus précis, dit traitements plus adaptés au profil du patient. Forte de cet enjeu, la société intègre les dernières technologies de l’intelligence artificielle comme le machine learning, en particulier le deep learning, pour enrichir les algorithmes existants.

Le machine learning, qui repose sur un apprentissage automatique à partir de données médicales ou d’images annotées, permet d’ores et déjà de reconnaître automatiquement l’organe en cours d’examen par le radiologue, afin de faciliter son interprétation et de l’aider à décrire la pathologie du patient. Quand de grandes bases d’images sont disponibles, le deep learningpermet d’aller encore plus loin et, par exemple, de dépister automatiquement la tuberculose à partir de radiographies du thorax pour ne citer qu’un des exemples en cours d’évaluation.

Mais, preuve que l’intelligence artificielle fait aujourd’hui figure d’élément clef de la stratégie de l’industriel néerlandais, celui-ci vient d’annoncer début mars le lancement d’une plateforme d’intelligence artificielle transversale aux produits de la marque et ouverte à ses partenaires pour accélérer le développement et le déploiement, mais aussi faciliter la maintenance des solutions IA. À noter que cette plateforme fera l’objet d’une présentation au Salon HIT, pour répondre à un engouement fort de la part des professionnels de santé qui voient dans l’IA et ses applicatifs des outils d’aide à la décision, et en aucun cas de substitution des compétences médicales. « Si l’intelligence artificielle permet de dépasser les capacités humaines pour un certain de nombre de tâches, comme l’agrégation d’informations ou l’interprétation des images, elle ne peut remplacer l’analyse ni la décision du médecin », conclut Nicolas Villain, directeur du département de recherche de Philips France.

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