Des solutions intelligentes en développement

Hélène Roulot-Ganzmann Collaboration spéciale
Des solutions intelligentes voient le jour un peu partout dans le monde.
Photo: iStock Des solutions intelligentes voient le jour un peu partout dans le monde.

Ce texte fait partie d'un cahier spécial.

Pas de doute, l’IA a investi toute la recherche médicale. En prévention ou en curatif, dans les entreprises comme dans les universités, des solutions intelligentes voient le jour un peu partout dans le monde. Coup d’œil.

Les mégadonnées au service de la prévention du cancer

Plusieurs entreprises utilisent déjà l’IA pour améliorer les diagnostics rendus par l’imagerie médicale. Mais du côté de la firme Imagia, on développe plutôt une méthode prédictive. Il s’agit, grâce au traitement par la machine de toutes les données sur les traitements et sur les patients qui les ont déjà reçus, de fournir plus d’informations au radiologue qu’il ne pourrait lui-même en digérer dans un délai raisonnable. Grâce à un algorithme, l’ordinateur apprend à différencier les centaines de types de cancer et à tenir compte des données accessibles sur le patient pour les coupler avec les résultats obtenus dans le passé avec certains traitements.

Analyser les images médicales grâce aux ultrasons

Au sein de l’Université Concordia, le centre Perform, chef de file mondial en recherche, en éducation et en engagement communautaire dans le domaine de l’amélioration de la santé, mène plusieurs projets de recherche en lien avec l’intelligence artificielle. L’un d’eux, porté par le professeur en génie électrique et informatique Hassan Rivaz, vise à trouver des moyens d’améliorer les algorithmes de traitement des images médicales afin d’aider les cliniciens à détecter et à traiter les maladies. De nouvelles techniques d’analyse des images liées aux soins de santé intégrant l’ultrason et l’apprentissage machine entre autres technologies, y sont développées.

Détecter les maladies dégénératives de façon précoce

Toujours au Centre Perform, le chercheur Tristan Glatard, expert en science informatique et génie logiciel, conçoit des plateformes pour le traitement efficace et automatique des mégadonnées. Son programme de recherche vise à élaborer de nouveaux concepts et algorithmes afin de rendre notamment possible la reproduction des analyses de données d’un environnement à un autre. Les travaux de M. Glatard portent particulièrement sur les neurosciences, mais les retombées pourraient toucher l’ensemble des disciplines liées à la science des données. Le traitement automatisé des mégadonnées pourrait par exemple avoir un impact sur la détection de certaines maladies dégénératives telles que l’alzheimer ou le parkinson.

Des micropuces intelligentes dans notre corps

On quitte le centre Perform, mais on reste à Concordia. Dans son laboratoire microfluidique, le professeur Steve Shih tente de mettre au point des moyens novateurs permettant de manipuler les fluides à l’échelle micronique. La microfluidique est la science qui traite des écoulements de liquides dans des canaux de taille micrométrique. Les puces microfluidiques sur lesquelles M. Shih planche sont donc des ensembles de microcanaux gravés ou moulés dans un matériau — verre, silicium ou polymère — et qui, connectés entre eux, réalisent une fonction voulue : mélanges, pompage, tri, contrôle, etc. Ses travaux pourraient ainsi permettre la miniaturisation de micropompes ou encore de systèmes permettant de diagnostiquer la réalité d’une crise cardiaque.

Détecter la dyslexie dès le plus jeune âge

On estime que de 10 à 15 % des enfants souffrent de dyslexie, ce qui signifie qu’ils ont des difficultés à reconnaître les mots, avec l’orthographe, la compréhension de la langue et l’écriture. Pour détecter ce problème dès le plus jeune âge, la société suédoise Optolexia a développé un outil de détection de la dyslexie pour les jeunes enfants. Cette application aide les écoles à détecter ce trouble chez les élèves dès le plus jeune âge de manière à ce qu’ils puissent être traités plus rapidement. Ces quantités importantes de données se retrouvent ensuite dans le nuage pour être analysées par des chercheurs.

Faciliter la communication avec l’entourage

Depuis des décennies, les personnes atteintes de troubles du langage sont habituées d’utiliser des classeurs avec des pictogrammes pour s’exprimer. Une solution qui a fait ses preuves, mais qui peut être considérablement améliorée grâce à l’IA. L’entreprise Equadex, soutenue par Microsoft, a mis au point l’application Helpicto. L’enjeu ? Faciliter la communication entre des personnes présentant des troubles du langage et leur entourage, médical ou familial, en remplaçant les classeurs à pictos par une application logicielle qui associerait à la fois la reconnaissance vocale et la reconnaissance d’images. Les bibliothèques d’images pourront également évoluer en fonction des besoins de l’enfant et de chaque personne de son entourage.

Aide à la prise de décision

Il faut aujourd’hui des heures à un comité de traitement des tumeurs composé de nombreux spécialistes hautement qualifiés pour examiner les données d’un patient et prendre les décisions de traitement. Et si l’avenir reposait sur des outils d’aide à la décision basés sur l’IA et sa capacité à analyser rapidement les mégadonnées ? C’est ce que tente de mettre en place le projet Hanovre en travaillant principalement dans trois directions : la lecture automatique permettant la conversion de textes tels que des articles biomédicaux en bases de données structurées, l’aide à la décision en matière de cancer et la prévention des maladies chroniques afin de lutter contre la flambée des coûts leur étant associés, soit 90 % des dépenses de santé aux États-Unis.

Un outil de réorientation clinique bientôt commercialisé au Québec

L’application repose sur un algorithme qui détermine quels patients peuvent être réorientés vers des cliniques locales partenaires pour recevoir des soins. Ainsi, les usagers ayant des problèmes non urgents pourront être traités à l’extérieur de l’hôpital au lieu d’attendre à l’urgence. L’application permet au personnel de triage de fixer un rendez-vous aux patients en accédant aux disponibilités des cliniques avoisinantes. À l’étude depuis 2015, il sera commercialisé par le groupe montréalais Logibec. Durant la période de test, il a servi à réorienter plus de 12 000 patients annuellement en moyenne et a contribué à une diminution de 20 à 44 % du temps d’attente à l’urgence de l’hôpital du Sacré-Cœur de Montréal.