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Dr. Elisabeth Russ, pathologiste à l’Hôpital Paris Saint-Joseph, et Hakima Berdouz, fondatrice de Hope Valley AI, étaient les invités de François Sorel dans Tech & Co, la quotidienne, ce mercredi 15 octobre. Elles se sont penchées sur l'utilisation de l'intelligence artificielle pour détecter les maladies, sur BFM Business. Retrouvez l'émission du lundi au jeudi et réécoutez-la en podcast.
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00:00Tech & Co, la quotidienne, les invités.
00:05Voilà, pour en parler, je reçois deux femmes passionnantes qu'on va découvrir pendant une dizaine de minutes.
00:12Akima Berdouz, bonsoir. Vous êtes fondatrice de Hope Valley & High.
00:18Et j'accueille aussi le docteur Elisabeth Russe.
00:21Russe, oui.
00:22Merci d'être là.
00:24Bonsoir.
00:24Elisabeth, vous êtes pathologiste à l'hôpital Paris Saint-Joseph.
00:28Bref, alors on le dit, c'est vrai que le cancer du sein, c'est le plus fréquent et le plus mortel des cancers chez les femmes.
00:382,3 millions de nouveaux cas par an dans le monde, dont 61 000 en France.
00:43Et alors ce qu'il y a de fou, c'est que ce chiffre a doublé depuis 1990.
00:47Est-ce qu'on sait pourquoi ce chiffre a doublé ?
00:50Alors c'est le vieillissement de la population essentiellement.
00:52Oui, tout simplement parce que c'est vrai qu'on a une expérience de vie plus élevée.
00:54Tout à fait. Et donc beaucoup de patientes, 25% des patientes atteintes d'un cancer du sein ont 75 ans ou plus, pour vous donner une idée.
01:03Et c'est vrai que nous à Saint-Joseph, en fait, on traite l'ensemble des patientes du 14e arrondissement de Paris, à Saint-Joseph-Paris.
01:13Et j'utilise un algorithme d'intelligence artificielle, donc depuis peu, dans le service de pathologie.
01:21Et c'est vrai que ça va nous permettre, à nous pathologistes qui sommes peu nombreux en France, nous sommes un peu moins de 1 600 actuellement.
01:30On était 1 500 il y a 20 ans.
01:31Et en effet, quand on voit le doublement de la charge de travail, en fait, augmente.
01:37Et l'intelligence artificielle va nous aider dans ce domaine, parce que finalement, il faut bien que le travail se fasse et que la patiente, en fait, soit reçue en consultation pour la consultation d'annonce quand il s'agit d'un cancer mammaire.
01:50Alors, l'objectif, c'est le dépistage le plus précoce possible ?
01:53Oui, tout à fait. Alors nous, en fait, on utilise Cléobrest. C'est un algorithme d'intelligence artificielle d'une start-up française qui s'appelle Prima.
02:01Et on est très content, à l'hôpital Saint-Joseph à Paris, d'échanger et d'avoir ce partenariat avec Prima.
02:08Ça va nous permettre, en fait, d'accélérer le diagnostic, tout simplement parce que ça fait un travail beaucoup plus rapide que nous, en fait.
02:1795% des dossiers, en fait, sont des dossiers simples.
02:19Mais ça part d'une mammographie qui va être analysée par l'IA ou est-ce que c'est plus compliqué ?
02:23Ah non, c'est le radiologue, comme vous voyez à l'image. En fait, le radiologue réalise une biopsie.
02:28Cette petite biopsie, vous voyez, par exemple, là, j'ai une lame de biopsie. C'est une lame de verre qu'on analysait, en fait, au microscope.
02:35Biopsie, rappelons-le, pour tous ceux qui sont vraiment nuls en médecine. Vous prenez un petit bout de tissu.
02:39C'est le radiologue qui fait un petit bout de tissu.
02:40D'accord.
02:40Et en fait, la patiente va être vue en consultation.
02:42Donc, on soupçonne qu'il peut être cancéreux.
02:43Voilà, suspect, par exemple, exactement.
02:45Et nous, nous faisons le lien entre le radiologue et, par exemple, le gynécologue qui va réaliser, qui va recevoir la patiente et réaliser la consultation d'annonce.
02:56En fait, moi, je diagnostique les cancers historiquement au microscope sur cette lame de verre.
03:01Et depuis trois ans à l'hôpital Saint-Joseph, nous avons des lames numérisées.
03:05On est passé, donc, à l'écran.
03:07Et c'est ainsi qu'on peut appliquer des algorithmes d'intelligence artificielle.
03:11Donc, vous scannez, vous scannez, en fait, votre petite lame, qui est une espèce d'écrasé de ce que...
03:17Voilà, tout à fait.
03:19J'ai cherché le schématisant au maximum.
03:20Exactement.
03:21C'est de l'anatomopathologie, finalement.
03:22Voilà, exactement.
03:23Moi, je suis pathologiste.
03:24En fait, le grand public ne connaît pas bien les pathologistes parce que, finalement, on n'est pas au contact des patients.
03:30Oui, c'est un métier de l'ombre.
03:31Voilà, exactement.
03:32Et on analyse, comme vous voyez sur les images, en fait, plus au microscope, en fait, à Saint-Joseph.
03:38On est pionnier dans le domaine.
03:4020% des pathologistes analysent à l'écran, actuellement, parce que la numérisation coûte quand même très cher.
03:47C'est 3 euros la lame pour numériser, vous voyez, pour numériser cette petite lame, ça coûte 3 euros.
03:52Il en faut combien pour un patient ?
03:54Pour un patient, donc, moi, c'est, par exemple, une à six lames pour une biopsie.
03:59Pour une pièce opératoire, il faut compter 20 lames, parfois jusqu'à 80 lames.
04:03Et c'est vrai que numériser, donc, c'est un investissement que l'hôpital Saint-Joseph à Paris a bien voulu faire il y a 3 ans.
04:10Donc, c'est une machine, c'est comme un scanner, en fait ?
04:12C'est comme un scanner, exactement.
04:13C'est un petit scanner d'impliment, quoi.
04:15C'est un petit automate de 50 centimètres, vous voyez, de hauteur, mais c'est un petit bijou de technologie.
04:20Et ça permet, donc, d'analyser les lames à l'écran.
04:23Moi, c'est un vrai confort pour moi d'analyser les lames à l'écran.
04:25Et j'applique cet algorithme, donc Cléobrest.
04:28Qui va regarder en même temps que vous ?
04:31Et en un simple clic, en fait, ça apparaît, le cancer apparaît en rouge ou en jaune, en fonction du type de cancer dont il s'agit.
04:38Mais comment arrive-t-il à détecter des cellules cancéreuses ?
04:41C'est du deep learning, en fait.
04:43C'est de l'apprentissage, donc, grâce au deep learning, de la segmentation, en fait, des algorithmes de segmentation d'un premier temps.
04:51Et puis, il y a les mitoses aussi, les mitoses, moi, ça me prend beaucoup de temps.
04:55Les mitoses, en fait, plus il y a de mitoses dans le carcinome mammaire, plus c'est agressif.
05:01Donc, il faut vraiment se concentrer, prendre le temps.
05:05Et là, l'algorithme, en un clic, je vais avoir mon nombre de mitoses.
05:08Donc, ça me fait gagner du temps, comme nous sommes peu nombreux en France, quand même, avec une charge de travail qui a augmenté.
05:13Ça va vraiment nous faire gagner du temps.
05:15Et puis, aussi, au niveau de la reproductibilité du diagnostic, c'est vraiment épatant.
05:22On aura un diagnostic encore plus fiable.
05:25Il faut savoir que 40% des pathologistes français ont 55 ans ou plus.
05:31Donc, il y a beaucoup de jeunes.
05:32Et ça va, en fait, être une seconde lecture, finalement, l'algorithme d'intelligence artificielle Cléobrest que j'utilise.
05:39C'est une seconde lecture.
05:40C'est incroyable.
05:41Et est-ce que vous arrivez, grâce à cette IA, détecter des cellules cancérages que vous n'arriviez pas à voir à l'œil nu ?
05:49Normalement, on les voit.
05:50Mais, par exemple, si je suis fatiguée, si je suis en fin de journée, vous voyez, et je peux...
05:57Et bien, jamais fatiguée, elle sera toujours à 100%.
06:01Incroyable.
06:01Merci, Elisabeth.
06:02Vous restez avec nous.
06:03Akima, alors vous, vous êtes la fondatrice de Hope Valley AI.
06:07Vous êtes mathématicienne, vous êtes ingénieure en génie atomique et docteur en intelligence artificielle appliquée.
06:12Et évidemment, vous êtes aussi sur ce sujet du cancer du sein, de l'oncologie d'une manière générale.
06:19Oui.
06:19Expliquez-nous ce que vous faites avec Hope Valley AI.
06:22Voilà, tout à fait.
06:23Nous, en fait, on est une start-up spin-off CEA, INRIA, Université Paris-Saclay.
06:27Et en fait, nos technologies viennent du nucléaire.
06:28Donc, en fait, contrairement à l'ensemble des start-up aujourd'hui de l'IA qui vont avoir une approche monomodale.
06:34Par exemple, là, vous avez cité Prima qui, effectivement, va faire de l'IA sur les lames de pathologie.
06:41Donc, il y a d'autres start-up.
06:42Qui observe, c'est INRIA qui observe quelque chose.
06:44Voilà, à l'instant T.
06:45Voilà, donc c'est vraiment monomodale à l'instant T.
06:46Et donc, à l'instant T, on va voir, en fonction de l'apprentissage de l'algorithme,
06:50est-ce que ça, quelle est la probabilité que cette image corresponde à une image d'apprentissage
06:56qui a eu le même diagnostic.
06:58Voilà, donc c'est monomodale.
06:59Mais c'est très bien et c'est important d'avoir cette approche-là par métier, par discipline.
07:03Nous, en fait, le challenge qu'on a voulu adresser, c'est de dire,
07:08en fait, si on apprenait les choses de manière horizontale plutôt que verticale,
07:12et déployer une approche multimodale.
07:14Ça veut dire qu'on va développer un algorithme, non pas géant,
07:18mais ce qu'on appelle l'IA multimodale de quatrième génération,
07:21qui va venir, à laquelle on va apporter plusieurs types et natures de données.
07:25Ça veut dire qu'on va pouvoir récupérer des données cliniques,
07:28de la biopsie, des données biologiques,
07:30mais aussi de l'imagerie et de l'imagerie multimodale,
07:33qui est d'imagerie multimodale.
07:35Donc, bien sûr, mammographie, IRM, échographie, etc.
07:38Pourquoi ?
07:39Parce qu'aujourd'hui, les solutions qui existent,
07:41qui sont en forme de silos, on va dire,
07:43on va analyser une information à l'instant T par le pathologiste.
07:48Effectivement, le radiologue va avoir...
07:49Comme Cléobrest.
07:50Voilà, par exemple, effectivement, de Prima.
07:52Donc, il va y avoir, effectivement, par exemple,
07:54les radiologues qui vont avoir eux-mêmes un algorithme
07:57qui va analyser l'échographie ou la radiologie.
08:00Sauf qu'en fait, il y a beaucoup d'informations,
08:02même l'information capitale,
08:04ce qu'on appelle, nous, chez nous, les signos faibles,
08:06en fait, ils se cachent dans les trous dans la raquette.
08:10Et sur l'ensemble du parcours,
08:12il y a de l'information qui n'est pas utilisée.
08:14Et c'est là où, nous, notre solution intervient,
08:17avec cet IA multimodal de quatrième génération,
08:19qui va aller prédire un risque dans le temps,
08:22de dire, quel est le risque, finalement,
08:24de la passion de développer un cancer d'intervalle ?
08:26Donc, un cancer d'intervalle,
08:27c'est un cancer qui apparaît entre deux mammographies.
08:29Cela représente quand même 20% des cancers du sein en France
08:32et l'OMS indique un chiffre de 30%.
08:35C'est quand même important.
08:36C'est-à-dire qu'on ne peut ne rien voir dans une mammographie
08:40et se dire, attention, malgré tout,
08:42statistiquement, d'ici la prochaine mammographie,
08:46on risque d'avoir un problème.
08:46Absolument.
08:47Il y a un risque significatif, un risque augmenté,
08:49qui est effectivement quelque chose
08:50qui nécessiterait, par exemple,
08:52de mettre en place une surveillance entre deux mammographies.
08:56Ça peut être...
08:57C'est le choix du médecin.
08:58Multiplier, en fait, les examens.
09:00Absolument, tout à fait.
09:00Ou bien, vraiment, stratifier la patiente
09:03et ultra-personnaliser le parcours de la patiente.
09:05Et ça, néanmoins, la décision revient toujours
09:07aux soignants référents,
09:08puisque nous, effectivement,
09:09on est une start-up d'intelligence artificielle du numérique.
09:12Donc, on est des ingénieurs,
09:13donc je le rappelle souvent.
09:14Mais en fait, on est là, des ingénieurs,
09:16on est là pour répondre à des besoins
09:17des médecins, des référents,
09:19et de leur apporter des solutions
09:21d'intelligence artificielle
09:22et des technologies aussi disruptives,
09:24puisqu'on intègre aussi
09:25les modèles mathématiques du risque.
09:27On intègre aussi des modèles multiphysiques,
09:28parce qu'effectivement, quand on parle d'ultrasons,
09:31l'ultrasons, effectivement,
09:32c'est aujourd'hui une technologie
09:33qui est utilisée en soutien à la mammographie,
09:36qui est le gold standard du dépistage organisé,
09:39bien que c'est la biopsie mammaire,
09:41effectivement,
09:41qui valide le diagnostic,
09:44qui est la référence du diagnostic.
09:46Et en fait, aujourd'hui,
09:47par exemple, quand on prend l'ultrasons,
09:48ce sont des signaux,
09:50des ondes mécaniques,
09:51donc c'est des flux,
09:51ce n'est pas juste une image,
09:52et l'information est contenue
09:54dans cette approche multiphysique aussi.
09:56Voilà, et ça avance,
09:58la recherche avance dans ce domaine.
10:00C'est formidable.
10:01C'est formidable de pouvoir disposer
10:03de tous ces algorithmes.
10:05Ça va vraiment beaucoup nous aider.
10:07Voilà, encore une fois,
10:09la puissance de l'intelligence artificielle
10:11au quotidien avec des soignants,
10:14c'est ça qui est fort.
10:15Absolument, il faut absolument,
10:16c'est vraiment un binôme,
10:18ingénieur-soignant,
10:20c'est comme ça, effectivement,
10:20qu'on construit l'innovation.
10:21D'ailleurs, ce qu'on disait tout à l'heure,
10:25c'est qu'effectivement, nous,
10:26en tant qu'ingénieurs,
10:27dans la phase de naissance de la start-up,
10:28on est dans une phase de POC,
10:30et effectivement, dans cette approche,
10:32on est dans une approche tech-push.
10:34Ce qu'on dit, c'est normalement tech-push,
10:35ça veut dire, on part de la techno
10:37et on va aller développer la techno, etc.,
10:40la méthodologie, l'application sur un domaine,
10:42et puis une fois qu'on a le POC,
10:43en fait, on a une approche
10:44qu'on appelle en business market pool,
10:47mais avec les médecins,
10:48on dit medical pool,
10:49où en fait, on revient voir le médecin
10:50et on part de sa pratique,
10:52de ses besoins,
10:53de la réalité du terrain
10:54pour pouvoir adapter des méthodologies,
10:56des algorithmes
10:56pour être très précis, performant.
10:59Merci beaucoup à toutes les deux,
11:01passionnant,
11:01merci d'être passée par le plateau de Tech & Co.
11:03Merci à vous, merci beaucoup.
11:04Et ça donne de l'espoir, tout ça, mine de rien.
11:05Ah ben, ça s'appelle Hope,
11:07c'est vraiment pour t'es l'espoir.
11:08Ça s'appelle Hope,
11:09et effectivement,
11:10votre solution Hope Valley.
11:11Merci beaucoup à Kimma Verdouz,
11:12fondatrice de Hope Valley AI,
11:14et merci beaucoup
11:14au docteur Elisabeth Truss,
11:17pathologiste à l'hôpital Paris-Saint-Joseph,
11:19merci de nous avoir expliqué un petit peu votre quotidien
11:20et votre utilisation de l'IA.
11:22Merci à vous.
11:23Merci.
11:23Merci beaucoup.
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