La start-up AiiNTENSE, incubée à IMT Starter, développe des outils d’aide à la décision en santé. Elle se destine à conseiller les médecins réanimateurs sur les actes thérapeutiques les plus adaptés. Pour cela, la start-up développe une plateforme de données sur l’ensemble des pathologies qu’elle met à disposition des chercheurs. Elle souhaite ainsi servir de support au lancement d’études cliniques et accélérer les connaissances médicales. Elle était présente au CES de Las Vegas du 7 au 10 janvier.

 

Les patients sont souvent admis en réanimation pour une cause neurologique, notamment un coma. D’autre part, les patients ressortant de ce service risquent de développer des complications neurologiques qui impacteront leurs capacités cognitives et fonctionnelles. Ces différentes situations posent des problèmes diagnostiques, thérapeutiques et éthiques aux médecins. Comment prédire les séquelles neurologiques à court, moyen et long terme de la réanimation et ainsi instaurer une prise en charge appropriée ? Quelle sera l’évolution neurologique d’un patient dans le coma entre la mort cérébrale, l’état végétatif ou une récupération partielle de la conscience ? Une mauvaise appréciation du pronostic peut avoir des conséquences dramatiques.

En 2015, le Professeur Tarek Sharshar, neurologue spécialisé en réanimation, constate qu’il y a un besoin de formation tant du côté des réanimateurs à la neurologie, que des neurologues à la réanimation. Il propose un système de télé-expertise mettant en lien ces deux communautés. Le projet donne naissance à la start-up AiiNTENSE en 2017, incubée à IMT Starter, qui étend rapidement son champ d’action. « Nous sommes partis du cœur de nos compétences : la neuro-réanimation, pour aller, avec le support d’autres experts et des sociétés savantes, vers le développement d’outils d’aide à la décision pour l’ensemble des pathologies rencontrées dans les services de réanimation », précise Daniel Duhautbout, co-créateur d’AiiNTENSE. La start-up développe désormais une base de données à partir de dossiers patients qu’elle analyse avec des algorithmes utilisant l’intelligence artificielle. Cette approche était notamment présentée lors du CES, du 7 au 10 janvier, auquel AiiNTENSE a participé avec la délégation IMT.

Une IA d’aide au diagnostic et au pronostic

L’équipe de la jeune pousse travaille sur un prototype concernant le coma après un arrêt cardiaque. Les moyens d’évaluation du pronostic neurologique de cette pathologie font globalement consensus auprès des experts. Toutefois, dans 50% des cas de cette pathologie, les médecins ne sont pas encore capables de déterminer si un patient va sortir du coma ou non. « La pronostication du devenir d’un patient dans le coma est d’une extrême complexité et de nombreuses variables disponibles ne sont pas prises en compte faute d’études cliniques adaptées et d’outils pour les exploiter », précise Daniel Duhautbout. C’est là que la start-up intervient.

En 2020, AiiNTENSE lancera son prototype pilote dans cinq ou six hôpitaux en France et à l’étranger. Ce premier outil est d’abord constitué par un dossier patient, issu du système d’information de l’hôpital, qui contient toutes les données pertinentes à une prise de décision médicale. Il s’agit d’informations biomédicales structurées et des données cliniques non structurées (comptes rendus d’hospitalisation ou d’examens). Pour exploiter ces dernières, la start-up utilise des technologies de traitement automatique du langage naturel. En résulte un dossier patient avec des données sémantisées et homogénéisées, prenant en compte les normes internationales d’interopérabilité.

À chaque service, son utilisation

La start-up développe un programme qui répondra, à terme, à un besoin instantané des médecins réanimateurs. Il offrira une vision complète et rapide de la situation de chaque patient. L’outil proposera des recommandations sur des actes thérapeutiques ou des observations complémentaires pour aboutir à un diagnostic. Dans un second temps, il guidera le médecin afin d’évaluer l’évolution de l’état du patient. Le réanimateur aura toujours accès à un expert du réseau de télé-expertise d’AiiNTENSE pour discuter des cas où la connaissance médicale implémentée dans la plateforme AiiNTENSE ne sera pas suffisamment avancée.

La start-up répond aussi indirectement à des problématiques de gestion hospitalière. Proposer le bon diagnostic rapidement limite la réalisation d’examens non nécessaires, diminue les temps d’hospitalisation et réduit donc les coûts. Par ailleurs, l’outil optimise la traçabilité des analyses et des décisions médicales, un impératif médico-légal majeur.

À plus long terme, la jeune pousse veut développer un modèle de réanimation de précision. Cela signifie d’être capable de poser des diagnostics et des pronostics de plus en plus fiables et adaptés à chaque personne. « Pour le moment, par exemple, il est difficile de savoir quel sera l’état cognitif d’un patient qui se réveille d’un coma. On a besoin d’études cliniques pour améliorer nos connaissances », précise Daniel Duhautbout. Ainsi, la base de données et ses outils d’analyse s’adressent aux chercheurs voulant améliorer nos connaissances sur les pathologies en réanimation. Les résultats de leurs études seront ensuite valorisés à travers la plateforme d’intégration d’AiiNTENSE.

Sécuriser les données à grande échelle

Afin d’aboutir à une solution viable et durable, AiiNTENSE doit répondre aux exigences du RGPD et protéger les données personnelles de santé. Pour cela, l’équipe collabore avec des chercheurs d’IMT Atlantique et envisage une sécurisation par la blockchain. Le tatouage numérique, sorte d’empreinte invisible attachée aux données, serait également une piste prometteuse. Elle permettrait de tracer qui utilise les données et qui serait impliqué en cas de perte vers des serveurs extérieurs. « Nous veillons aussi à assurer l’intégrité de nos algorithmes pour qu’ils accompagnent de façon éthique les médecins confrontés à des patients en situation neurologique critique », conclut Daniel Duhautbout.

Article rédigé par Anaïs Culot, pour I’MTech.