Numéro 598 - septembre 2020 dossier

imagerie

IA et cancer

L’exemple de Therapixel

Start-up française, Therapixel a mis au point une des solutions les plus avancĂ©es au plan mondial d’IA de lecture des mammographies. Le dispositif, qui a vocation Ă  amĂ©liorer le dĂ©pistage du cancer du sein, a obtenu l’agrĂ©ment FDA et attend le marquage CE. L’exemple de son dĂ©veloppement montre qu’il est possible de dĂ©velopper une IA en santĂ© de haut niveau en contexte français et europĂ©en Ă  condition de permettre un accĂšs suffisant aux donnĂ©es de santĂ© et un cadre de rĂ©gulation positive Ă©thique et juridique.

DĂšs sa crĂ©ation en 2013 par deux chercheurs de l’Institut national de recherche en sciences et technologies du numĂ©rique (Inria), Therapixel a eu comme vocation de faciliter l’accĂšs des images mĂ©dicales aux professionnels de santĂ© en apportant la bonne information au bon moment via les techniques algorithmiques les plus avancĂ©es. AprĂšs un premier produit destinĂ© au bloc opĂ©ratoire et la navigation sans contact des images de radiologie, Therapixel s’est lancĂ© un nouveau dĂ©fi en 2017 : amĂ©liorer le dĂ©pistage du cancer du sein en facilitant la lecture des mammographies. L’examen des mammographies dans le cadre du dĂ©pistage est un exercice exigeant. L’occurrence de cancer sur ce type d’examen est d’environ 7 Ă  8 ‰, obligeant le ou la radiologue Ă  une grande attention sur tous les examens. MĂȘme si les examens nĂ©gativĂ©s sont systĂ©matiquement relus par un autre radiologue, le primo-lecteur a recours Ă  de frĂ©quents examens complĂ©mentaires pour rĂ©pondre Ă  l’exigence de certitude des femmes passant cet examen. Dans un contexte gĂ©nĂ©ral de pĂ©nurie de radiologues, le besoin d’assister les professionnels dans cette lecture Ă  la fois ...

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