Médecine du futur : 3 questions à Nicolas Villain
Philips a mis en place un centre d’expertise en intelligence artificielle, dédié à l’imagerie médicale et la génomique. Quels en sont les objectifs ?
Comment contribuez-vous à mettre en valeur les données de santé dans vos solutions ? La donnée est, en effet, au cœur des dispositifs d’intelligence artificielle. Pour être à la pointe de l’innovation, nous travaillons en étroite collaboration avec des hôpitaux français et européens, comme ceux de Lyon, Copenhague ou Bruxelles. Mais aussi avec des universités américaines, notamment celle de Chicago, avec laquelle nous avons constitué une base d’images échographiques pour entraîner nos algorithmes. Pour le patient, notre ambition est de le guider tout au long de son parcours de soin, depuis le diagnostic jusqu’au retour à domicile en passant par un éventuel séjour à l’hôpital. Pour cela, il faut que ses données circulent afin d’être utilisées au mieux.
Ce centre est structuré en trois pôles. Le département Recherche développe des solutions d'intelligence artificielle appliquées à l'imagerie médicale. Nous avons notamment initié un projet pour faciliter l'utilisation de l'échographie cardiaque et la mettre entre les mains du personnel infirmier spécialement formé, qui pourrait ainsi prendre en charge les patients pour simplifier leur parcours de soins. Le deuxième pôle se consacre au déploiement en France d’une plateforme d’intelligence artificielle collaborative et ouverte à tous les acteurs de l’écosystème de santé. Cette plateforme a été retenue dans le Plan France Médecine Génomique 2025. Enfin, le troisième pôle est dédié à l'écosystème des start-up avec notamment notre soutien au fonds d'investissement Cap Décisif pour la santé numérique.
Il semble que ces données sont plus que jamais au service du diagnostic ?
Absolument. Parce qu’elles sont souvent trop dispersées, notre priorité est de réaliser un travail d'interconnexion de ces données, afin de proposer aux médecins un tableau de bord le plus complet possible. La prise de décision thérapeutique s’en trouve ainsi facilitée. Il devient possible de repérer de quelles études cliniques le patient pourrait bénéficier en fonction de son profil. Nous ne nous contentons pas d’apporter des informations, nous les synthétisons afin d’optimiser la qualité du diagnostic, voire de l’automatiser. Nous avons par exemple développé un outil de détection de la tuberculose en nous appuyant sur une base annotée de près de 800 000 radios des poumons. L’intelligence artificielle permet des diagnostics automatiques, rapides et parfois plus précis que l’humain. En cela, elle bouleverse en profondeur l’approche médicale. « Nous ne nous contentons pas d’apporter des informations, mais nous les synthétisons afin d’optimiser la qualité du diagnostic »
