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Cardiologs et le deep learning sur les électrocardiogrammes

Posté le par Matthieu Combe dans Innovations sectorielles

La start-up française Cardiologs conjugue deep learning, big data et expertise médicale. Son but : construire des technologies d'intelligence artificielle pour faire gagner du temps aux cardiologues et permettre des détections précoces de pathologies cardiaques. Elle exposait sa solution aux 5e rencontres du Progrès Médical, le 18 septembre à Paris.

Le premier produit de Cardiologs est un logiciel qui facilite l’interprétation des électrocardiogrammes, l’examen classique qui analyse l’activité électrique du coeur. Grâce à une base de données d’environ 500.000 électrocardiogrammes, le logiciel a appris à lire les électrocardiogrammes et à détecter des défauts infimes dans leur profil. Il dépiste ainsi toutes sortes de pathologies, notamment des arythmies cardiaques comme la fibrillation atriale.

Ce trouble fréquent du rythme cardiaque affecte environ 2 % de la population. « C’est un facteur de risque qui provoque des AVC [accidents vasculaires cérébrales], explicite Yann Fleureau, Fondateur de Cardiologs. Elle peut être paroxystique, c’est-à-dire que vous ne l’avez pas tout le temps, et elle peut être silencieuse, c’est-à-dire que vous ne la sentez pas ». D’où la difficulté pour les médecins de faire de la prévention.

L’intelligence artificielle, au service de la prévention

La prévention de la fibrillation atriale est avant tout secondaire, suite à un AVC. Ce n’est pas l’idéal. Il faudrait diagnostiquer cette pathologie au plus tôt, tant qu’elle n’est pas permanente. Mais au départ, elle ne survient que par épisodes, quelques minutes par semaine. Ensuite, elle s’aggrave quelques heures par semaine jusqu’à devenir permanente et de plus en plus difficile à traiter. Pour la détecter, les médecins mettent donc en place des suivis de longue durée jusqu’à plusieurs semaines. Mais il faut diagnostiquer de plus en plus de patients, faire des enregistrements de plus en plus longs. Et la lecture des électrocardiogrammes prend plusieurs heures.

« C’est un des terrains favorables au développement de l’intelligence artificielle : permettre de démultiplier la capacité du médecin à suivre plus de patients, à les suivre pendant plus longtemps et accompagner la transition d’une médecine ponctuelle à une médecine plus continue où on va pouvoir monitorer le patient à distance », prévient Yann Fleureau.

Cardiologs détecte les pathologies en quelques minutes

Concrètement, grâce à Cardiologs, le cardiologue va pouvoir naviguer parmi les épisodes qui ont été pré-détectés par l’intelligence artificielle. Chaque épisode anormal va être automatiquement classé par pertinence clinique. « Un processus qui prenait plusieurs heures avec un logiciel classique prend maintenant quelques minutes », soutient Yann Fleureau. Le cardiologue peut ensuite générer automatiquement un rapport. « C’est un exemple clinique de comment l’intelligence artificielle peut se mettre au service du cardiologue pour lui permettre de faire des examens de plus longue durée, plus précis, d’aller chercher une information complémentaire au service du patient », résume-t-il. Le logiciel peut aussi aider les médecins non-cardiologues à lire les électrocardiogrammes. Il les assiste, statistiquement, pour avoir un meilleur diagnostic, et cela beaucoup plus rapidement.

La start-up fondée en 2014 comprend déjà une quizaine de collaborateurs. Elle a a gagné le concours mondial d’innovation en 2014. Et la suite a été tout aussi bénéfique. Elle a été la toute première société au monde à recevoir le marquage CE pour un algorithme de deep learning. Et la deuxième à recevoir l’accord de la FDA aux Etats-Unis pour commercialiser un algorithme de deep learning. Aujourd’hui, Cardiologs a vocation à pousser sa solution de monitoring cardiaque aux Etats-Unis et en Europe.

Par Matthieu Combe, journaliste scientifique

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