🎤 Écoutez le segment complet du balado sur Mon Carnet par Bruno Guglielminetti
Émilie Delvoye, directrice des communications chez Prompt, reçoit le Dr Ismail Ben Ayed, de l’ÉTS et le Dr Hadi Chakor de Diagnos, qui ont conçu une solution permettant de diagnostiquer des maladies avec l’IA.
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Émilie : Aujourd’hui, je reçois avec moi le docteur Ismail Ben Ayed, professeur titulaire de l’ÉTS au département de génie des systèmes et titulaire de la Chaire d’intelligence artificielle en imagerie médicale, ainsi que le docteur Hadi Chakor, chercheur sur la microcirculation rétinienne et directeur médical chez Diagnos, une entreprise québécoise qui développe des outils en intelligence artificielle pour aider les professionnels de la santé à détecter des problèmes critiques. Vous allez nous parler aujourd’hui de votre projet collaboratif de développement d’algorithmes d’apprentissage profond pour l’analyse d’images de la rétine, ce qui permet d’émettre des diagnostics sur les maladies de l’œil et sur les maladies cardiovasculaires. Est-ce que vous voulez bien me parler de ce qui a déclenché votre collaboration et aussi le développement de cette innovation?
Hadi : Merci de nous avoir accueilli aujourd’hui. Notre rencontre, ça date de 2018. On a rencontré le professeur Ismail pendant un congrès sur l’innovation. Depuis ce temps là, on est en train de collaborer. Je me rappelle à cette époque de Diagnos, c’était au tout début des algorithmes d’apprentissage profond, et nos performances étaient vraiment très basses. On a vu après cette rencontre et après avoir travaillé ensemble, au bout de moins d’une année, qu’on a augmenté nos performances de 30 %. Je vais laisser aussi Ismaël donner plus d’explications.
Ismail : C’était l’époque, là où l’apprentissage profond commençait à montrer des performances incroyables dans tout ce qui est analyse d’image automatique par des machines. Et on a été approché. À l’époque, Diagnos utilisait des algorithmes classiques de détection et il voulait profiter de l’expertise de notre équipe technique, expertise technique dans le développement d’algorithmes basés sur des réseaux de neurones et sur l’apprentissage profond. Donc effectivement, pour la détection de sévérité de la rétinopathie diabétique, on a augmenté les performances peut-être de 30 % à l’époque avec des algorithmes d’apprentissage profond. Évidemment, ceci est très important pour la compagnie.
Hadi : Pour la compagnie et aussi pour les cliniciens, parce que les cliniciens quand ils commencent aussi à voir l’impact de tels algorithmes sur le triage des patients, surtout le triage par sévérité. L’impact est grand et ils vont vraiment adopter la technologie.
Émilie : Bien sûr. Puis, on n’a pas assez de médecins, n’est-ce pas, par rapport aux besoins?
Hadi : Absolument. On le voit vraiment, surtout pour les maladies chroniques systémiques en général. Pour un patient qui est diabétique, généralement, il doit voir un ophtalmologiste pour son suivi. Donc, s’il n’est pas rendu à des stades vraiment sévères, c’est très difficile, ça prend plus qu’une année d’avoir un rendez-vous. Avec des des algorithmes basés sur l’intelligence artificielle, on pourra faire ce triage beaucoup plus facilement, d’une façon optimisée. On pourra faire le suivi. Et on envoie que des vrais malades qui nécessitent d’être vus par un ophtalmologiste.
Émilie : Quels sont les autres impacts de votre solution?
Ismail : Ce qu’il faut peut-être aussi expliquer, c’est que des algorithmes ou des machines sont capables d’extraire de l’information précise qu’on ne peut pas extraire à l’œil nu. Par exemple, les structures microvasculaires qu’on peut extraire de façon précise et extraire leurs mesures géométriques. Ça, c’est de l’information très complète qui peut aider les cliniciens, puis augmenter leur productivité. Ça, c’est un aspect très, très, très important. Il y a un impact sur la pratique. Puis évidemment, des algorithmes qui performent bien, puis des algorithmes qui donnent plus d’informations aux cliniciens, ça facilite l’adoption dans la vraie vie, puis ça facilite aussi non seulement la commercialisation des outils de Diagnos, mais aussi l’acceptation par les agences de réglementation de santé, et ainsi de suite, puis l’adaptation à grande échelle de ces algorithmes. Ça, c’est un impact sur la santé. Évidemment, ce projet aussi a un impact académique et scientifique. Ça a permis aussi de renforcer la position du Québec et du Canada dans un domaine porteur, qui est l’IA pour la santé, puis d’attirer du talent, de former du talent, et des étudiants, des post-docs et des chercheurs et ainsi de suite. Aussi, de publier des publications scientifiques dans des revues prestigieuses. Il y a cet aspect là aussi. Mais pour nous, en tant qu’informaticien, au delà de l’aspect informatique et au delà de l’aspect virtuel, on aime bien aussi faire des travaux qui ont un impact sur d’autres domaines. Dans ce cas là, il s’agit d’un domaine stratégique qui est la santé, donc c’est la vraie vie, ce n’est pas le monde virtuel informatique.
Émilie : Est-ce qu’on peut dire qu’on sauve des vies à travers la prévention que vous êtes capable de faire, et puis la prise en charge de plus de patients?
Hadi : Absolument. Ça facilite la prise en charge de plus de patients d’une façon optimisée, bien sûr, et d’éviter aussi des complications et d’arriver à des cécités aussi. Et aussi de sauver des vies, parce qu’actuellement on travaille sur un autre projet qui est par exemple, la rétinopathie hypertensive. On sait que l’impact de l’hypertension, il se fait voir directement sur la microcirculation et à travers des outils pareils on peut aller évaluer des détails qu’on n’est pas capable d’évaluer à l’œil nu. Objectivement, c’est impensable. Et d’avoir cette expertise, à côté de nous, parce qu’on ne pensait pas que l’expertise était là à l’ÉTS. Chaque jour on travaille sur cette relation étroite entre l’ingénierie et le médical. Cette synergie, c’est ça qui est formidable.
Émilie : Ce que je trouvais intéressant, c’est que pendant la préparation, vous aviez aussi mentionné que l’œil, c’était un endroit qui permettait de détecter énormément de choses en lien avec des problématiques qui peuvent se présenter et d’une manière non invasive. N’est-ce pas?
Hadi : Absolument. Nous-mêmes, on a publié sur ça et d’autres équipes ont publié sur le fait que l’œil c’est une fenêtre ouverte vers la microcirculation et vers d’autres maladies. On sait que maintenant, et ça a été même confirmé par des études, que l’œil est réellement un outil de dépistage précoce de tous les événements cardiovasculaires, si on peut dire.
Émilie : D’où l’importance de votre travail.
Ismail : Il y a des biomarqueurs complexes comme les structures vasculaires qui peuvent être détectés par des machines et pas à l’œil nu.
Émilie : Excellent! Merci beaucoup pour votre beau travail et pour ce partage.
Hadi : Merci de nous avoir invités.
Émilie : Si vous aussi vous avez de beaux projets ou des idées d’innovations que vous aimeriez faire développer avec des partenaires, n’hésitez pas à contacter Prompt, soit pour être mis en relation avec le bon partenaire, soit pour connaître les instruments de soutien qui existent pour votre projet.
