IA et ergonomie : les deux piliers de Therapixel pour améliorer le dépistage du cancer du sein

Implantée à Sophia-Antipolis, cette entreprise a développé un logiciel utilisant l’intelligence artificielle afin de détecter précocement les cancers du sein. Après une commercialisation entamée il y a un an, elle souhaite pousser les limites de sa technologie pour automatiser la détection des cas les plus évidents et permettre aux radiologues de se consacrer davantage aux cas plus compliqués.

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(Crédits : DR)

Si Therapixel est désormais connue pour ses performances en matière de détection du cancer du sein, c'est une autre activité qui motive sa création en 2013.

« Dans la première moitié de notre vie, nous avons développé un logiciel - Fluid - qui permettait aux chirurgiens d'accéder sans contact aux radiologies de leurs patients pendant qu'ils étaient au bloc opératoire. Le but était de pouvoir le faire dans des conditions parfaites, dans le respect des conditions de stérilité », explique Pierre Fillard, fondateur de l'entreprise.

L'outil plaît et rencontre un certain succès commercial.

Mais en 2016, l'entreprise participe à des concours sur l'utilisation de l'intelligence artificielle au service du dépistage de maladies, dont un Digital mammography challenge organisé par plusieurs acteurs américains dont IBM. Elle obtient la alors la première place.

C'est le début d'un changement de cap pour Therapixel qui vend sa première innovation - le logiciel Fluid - et décide de se consacrer entièrement à la détection du cancer du sein. Le prix l'y encourage bien sûr, mais ce n'est pas sa première motivation.

Déceler les signes avant-coureurs et rassurer en l'absence de risque

« Dans les pays de l'OCDE, on organise des dépistages massifs et réguliers (tous les un ou deux ans) chez les femmes de plus de 40 ou 50 ans afin de détecter les signes avant-coureurs. On a donc beaucoup d'images produites et stockées ». Pas de souci à se faire, donc, en ce qui concerne la disponibilité des données, essentielle en matière d'intelligence artificielle.

De plus, Therapixel identifie un besoin. « L'analyse des mammographies est un acte difficile pour le radiologue. Elle est très subtile ». A tel point, dit-il, qu'aux États-Unis, « une loi définit un seuil minimum de radio à voir pour continuer à exercer le métier de radiologue spécialisé dans les mammographies ». Or, face à ces difficultés de lecture, l'IA s'avère pertinente.

Therapixel met au point Mammoscreen, avec deux visées. La première, c'est d'aider le radiologue à percevoir des signes avant-coureurs qui auraient pu lui échapper et qu'il n'aurait pu détecter qu'un an plus tard. « On estime que 50 % de ces cancers peuvent être dépistés un an plus tôt », pointe l'entrepreneur. Or plus la prise en charge est précoce, plus elle permet d'éviter le recours à certains traitements lourds et plus les chances de la patiente sont importantes.

La seconde visée, c'est d'éviter les faux positifs et des examens complémentaires dont on aurait pu se passer, avec le lot de stress qu'ils génèrent, sans parler des coûts pour la collectivité. « Notre algorithme aide à rassurer le radiologue. Il peut aller plus vite sur les cas simples pour consacrer plus de temps à ceux qui présentent plus de difficultés ».

L'ergonomie, un enjeu majeur

Mais un bon algorithme ne fait pas tout. L'ergonomie est toute aussi importante. « S'il y a bien une chose que l'on a appris pendant notre première moitié de vie avec Fluid, c'est bien cela ».

Ainsi, Therapixel a cherché à optimiser son logiciel pour que le moins de clics soient nécessaires. « Un radiologue peut regarder jusqu'à 200 images par jour. Chaque seconde qu'il passe en plus ou en moins sur chacune a donc un impact ». Pour limiter les clics, les informations sont présentées sur le même écran que la radiographie sans qu'il soit nécessaire de cliquer. « Mais elles ne sont pas devant l'image car cela pourrait parasiter l'analyse du médecin. Ce sont des petites choses qui prennent du temps mais qui sont vraiment nécessaires. Si vous avez la meilleure technologie du monde mais que l'outil qui la rend accessible est mal fait, elle ne sera pas utilisée ».

Sur les marchés européen et américain

Commercialisé depuis un peu plus d'un an, Mammoscreen s'adresse en Europe à des cabinets de radiologie de ville mais aussi à des CHU et des centres anti-cancer. Le logiciel est aussi distribué auprès de groupements de radiologues aux États-Unis qui constituent le marché prioritaire de l'entreprise.

« Contrairement à l'Union européenne, c'est un marché unifié en matière de santé puisque tout se décide au niveau fédéral. C'est un marché de taille importante et plus propice, plus ouvert à ce type de technologie ».

Une ouverture qui devrait permettre à Therapixel de mettre en place un projet destiné à répondre aux reports de diagnostics causés par le covid-19. « Beaucoup de dépistages ont été repoussés et on assiste un à phénomène de rattrapage qui constitue un goulot d'étranglement pour les radiologues. C'est pour cela que les centres souhaitent prioriser les patients car certains ont des cancers qui ont été ignorés et qu'il faut prendre en charge rapidement. Notre idée est de voir toutes les mammographies faites avant le covid-19 et de rappeler les patientes qui présentaient un risque non identifié à ce moment-là ».

Automatisation et tri des cas selon le degré de complexité

Un tri des cas que l'entreprise souhaiterait approfondir d'ici 2022. « Nous avons atteint un niveau de maturité tel que nous sommes en mesure d'enlever des listes de lecture des radiologues les examens qui sont tout à fait normaux. Ceux-ci pourraient donc passer plus de temps sur les cas plus compliqués ». Un challenge tant technique que réglementaire.

Autre piste de travail : l'automatisation qui permettrait de détecter immédiatement les cas nécessitant des examens complémentaires. « Si l'algorithme repère quelque chose de suspect, on alerte tout de suite la patiente avant qu'elle ne rentre chez elle et on réalise les tests complémentaires dans la foulée. Cela évite les retards de prise en charge ».

Therapixel travaille par ailleurs sur la sortie d'un produit dédié à la tomosynthèse, qui consiste en une mammographie en trois dimensions, ce qui implique un plus grand nombre d'images à analyser et donc un intérêt plus fort pour la détection par IA. Une levée de fonds devrait être organisée dans les prochains mois afin de financer ces innovations tout en renforçant le volet commercial.

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