L'IA dans les établissements de Santé : Ou en est on?

L’Anap lance une plateforme nationale de partage des solutions d’IA en santé et donne la parole aux professionnels.

Publié le 14 avril 2022

L'IA dans les établissements de santé : c'est déjà une réalité !

Aide au diagnostic et au choix des traitements, prévision des flux de patients ou encore automatisation des tâches : dans tous les domaines, l'intelligence artificielle fait progresser la performance des établissements de santé.

Les professionnels de la santé s'emparent de ces technologies pour construire des solutions qui améliorent concrètement la prise en charge et l'expérience patient et optimisent l'organisation interne des structures.

Pour en accompagner le déploiement, l'Anap lance une plateforme nationale de partage des solutions d'IA. Elle permet de référencer les projets menés dans les établissements de santé et de partager les informations clés sur leur conception et leur déploiement, afin d'inspirer l'ensemble des acteurs de santé.

« 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 ! L'intelligence artificielle est un levier de performance majeur pour les établissements de santé : pour mieux soigner, pour fluidifier la prise en charge et pour regagner du temps utile en automatisant certaines tâches administratives. J'appelle les professionnels à se saisir de notre plateforme, à y partager leurs solutions ou à venir y chercher les informations utiles à leurs projets » affirme le directeur général de l'Anap, Stéphane Pardoux.

L'IA en santé : un levier de performance pour les établissements de 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.

  • L'Intelligence Artificielle permet de fiabiliser les capacités de diagnostic interprétation d'images en radiologie ou en anatomopathologie, exploitation des résultats biologiques et génétiques, agréger des historiques médicaux, etc ;
  • Elle aide non seulement au diagnostic, mais aussi au choix des thérapeutiques les plus adaptées au patient, voire guide le geste chirurgical (cf projet SurgAR, CHU Clermont Ferrand et projet TransCUPtomics, GHICL) ;
  • Elle permet d'anticiper l'utilisation des capacités hospitalières : on l'a vu pendant la crise du Covid, notamment pour les secteurs de soins critiques ;
  • Les technologies d'intelligence artificielle sont également au cœur des « Jumeaux Numériques », ces doubles virtuels qui permettent de simuler différents scenarii et éclairer la prise de décision et ses impacts ;
  • L'IA contribue aussi à fluidifier l'expérience patients dans les établissements, au travers de chatbots, du traitement des données de capteurs, et en utilisant les technologies de clustering (étude des similarités entre individus pour les regrouper) et de process mining (utilisation de la donnée pour analyser les processus en temps réel).

A l'instar d'autres secteurs, comme la banque ou l'assurance, les technologies d'intelligence artificielle permettent d'automatiser des tâches rébarbatives comme la vérification d'une pièce d'identité en préadmission, la codification des actes médicaux avant facturation à l'Assurance maladie, le traitement des factures fournisseurs... Autant de missions chronophages mais essentielles au bon fonctionnement quotidien d'un hôpital. Leur automatisation permet de libérer du temps pour le remobiliser au cœur de leur mission : le soin.

Une plateforme nationale pour faire connaitre et faciliter l'accès aux bonnes pratiques en IA

Le site ia.anap.fr référence les projets par catégorie : organisation, data management, médecine prédictive, diagnostic, suivi de patient, prise de décision et automatisation des tâches. En un coup d'œil, les professionnels pourront visualiser pour chacun des projets, son historique, son niveau de maturité, le nombre d'utilisateurs qui en profitent et les facteurs clés de succès identifiés.

Ce panorama sera régulièrement complété et mis à jour. L'objectif est de construire une base partagée d'initiatives réussies et inspirantes d'intelligence artificielle en établissements de santé.

Tout professionnel peut solliciter l'Anap en vue de déposer un projet et d'être référencé. 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.

L'Anap invite chaque établissement qui utilise l'intelligence artificielle à rendre visibles ses réalisations sur cette plateforme.

Focus sur 4 solutions référencées sur la plateforme de l'Anap

SurgAR, Pr. Nicolas Bourdel CHU de Clermont-Ferrand

L'objectif du projet SurgAR est de permettre d'afficher en réalité augmentée la structure interne des organes pendant le geste chirurgical réalisé par voie mini-invasive (utilisation d'une caméra et de petites incisions). Les organes deviennent ainsi semi-transparents, le chirurgien est véritablement guidé en temps réel.

Cette solution associant vision par ordinateur et intelligence artificielle a vocation à être déployée au sein des blocs opératoires quel que soit l'équipement de chirurgie laparoscopique dont ils disposent. Une version en ligne est également disponible afin que les chirurgiens s'entraînent à l'utilisation de l'outil. L'ensemble de l'équipe du projet travaille actuellement à l'obtention du marquage CE.

« 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 (startup / spin- off) en dehors du milieu hospitalier et universitaire dans lesquels ils ont vu le jour. 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 public et les structures privées type startups. »

Pr Nicolas Bourdel

SUOG : Dr Ferdinand Dhombres, AP-HP

Ce projet est né du constat d'un fort besoin d'assistance en échographie de grossesse, lié notamment aux difficultés d'accès aux experts et à la complexité des diagnostics possibles. La solution proposée par SUOG repose sur une Intelligence artificielle mixte, combinaison du machine learning (pour la reconnaissance d'images échographiques) et d'algorithmes de raisonnement symbolique fondé sur les ontologies. Les données sources proviennent de 10 centres experts en Europe pour une couverture la plus exhaustive possible des anomalies du développement recensées par Orphanet, le portail des maladies rares. Les perspectives du projet sont aujourd'hui nombreuses. Des essais cliniques à grande échelle sont prévus à partir de 2022, et la commercialisation du projet devrait voir le jour fin 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. 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. »

Dr Ferdinand Dhombres

Know Your Patient, GHICL

Le projet porté est hébergé par le Groupement des Hôpitaux de l'Institut Catholique de Lille (GHICL) et répond à un besoin de fluidifier l'admission des patients et d'améliorer leur parcours au sein des établissements. La solution repose notamment sur la récupération de modèles d'algorithmes propres au secteur bancaire qui automatisent le traitement des documents d'identité, tout en mettant à disposition un portail pour les agents d'admission.

Les perspectives propres au projet reposent dans le développement en cours sur le parcours tiers (admission pour un proche), la reconnaissance automatique de la carte mutuelle et le développement d'intégration de la solution avec d'autres éditeurs de systèmes d'information hospitaliers.

TransCUPtomics, Institut Curie

Face aux difficultés d'identification de l'origine tissulaire de certains cancers multi-métastasiques et alors que la connaissance de l'origine d'un cancer sert généralement de base à la mise en place d'un traitement adapté, l'Institut Curie a développé une solution d'intelligence artificielle.

Lancé en 2019, cette solution désormais accessible aux pathologistes et aux oncologues, permet d'identifier l'origine tissulaire des cancers de primitifs inconnus afin de pouvoir proposer un traitement ciblé au patient. Lors des phases d'évaluation et de validation TransCUPtomics aura permis l'identification de 80% des tumeurs cancéreuses.

Découvrir l'ensemble des projets référencés sur ia.anap.fr


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