Thales et NEHS DIGITAL, soutenus par l’Agence de l’innovation de défense, unissent leurs forces pour une IA luttant contre le COVID-19

• Une solution basée sur l’IA qui permettra aux professionnels de santé de disposer d’un premier diagnostic grâce à une pré-analyse des images pulmonaires issues du scanner.
• Cette solution mise au point dans le cadre de l’appel à projets du ministère des Armées, lancé par l’Agence de l’innovation de défense, grâce à un financement à hauteur de 668 000 euros, sera déployée à l’automne 2020.

La pandémie de COVID-19 a entrainé la saturation des services de santé dans le monde entier. Cette situation pourrait perdurer de nombreux mois dans certains pays. Afin d'éviter l’engorgement des services à l’hôpital et de se préparer au mieux à la prise en charge de ce type de crise, la Société Française de Radiologie (SFR) recommande des examens grâce au scanner tomographique (CT-scan) qui constitue, avec la radiographie mobile, l’un des moyens de diagnostic de la maladie. Cette mission est à la charge du radiologue qui doit interpréter de multiples images pour chaque patient, en un temps restreint, pour évaluer les atteintes pulmonaires.

Conscients de la nécessité de fluidifier les prises en charge des patients à l’hôpital en période de crise, Thales et NEHS DIGITAL, deux acteurs majeurs du système de santé français, ont uni leurs forces en capitalisant sur les nouvelles technologies. Ce projet bénéficiera de l’expertise de Thales dans le domaine de la radiologie et de l’Intelligence Artificielle (IA) et de l’implantation solide de NEHS DIGITAL, filiale du groupe nehs, au cœur des hôpitaux français.

L’objectif de cette coopération est de développer, en un temps record, une solution basée sur de l’IA appliquée aux images CT-scans thoraciques. Une première recommandation de diagnostic et de criticité des atteintes pulmonaires sera transmise instantanément suite à l’acquisition de l’image, permettant aux équipes médicales d’adapter la prise en charge du patient et de prioriser les cas en fonction de l’urgence médicale. Ce projet a été sélectionné dans le cadre de l’appel à projets lancé par le ministère des Armées pour lutter contre le COVID-19.

A l’heure actuelle, les bases de données d’images médicales relatives à l’épidémie de COVID-19 sont quasiment inexistantes. NEHS DIGITAL a d’ores et déjà initié la collecte de scanners thoraciques anonymisés auprès d’une centaine de centres hospitaliers français dans le cadre du projet FIDAC (1). Grâce à l’exploitation de ces données, dont la volumétrie doit être la plus importante possible pour être représentative, Thales mettra en œuvre une infrastructure avec pour objet d’entraîner ces algorithmes via un apprentissage automatique et de développer une IA initiant des recommandations automatisées.

La phase de déploiement du service d’IA développé par Thales s’appuiera sur la large infrastructure cyber-sécurisée de télémédecine NEHS DIGITAL et sera hébergée dans un cloud souverain. L’objectif est de déployer un premier démonstrateur de cette solution, dans les trois prochains mois, en s’appuyant sur l’offre de NEHS DIGITAL à laquelle la quasi-totalité des Centres Hospitaliers français est déjà connectée. Par la suite, cette solution sera mise à jour continuellement grâce à l’accroissement du nombre d’images disponibles.

Un comité médical encadrera la validation et le suivi du déploiement de cette solution dans les différents hôpitaux.

Ce projet d’envergure constitue un premier pas dans le soutien de la pratique des radiologues grâce à de l’intelligence artificielle. S’appuyant sur cette collaboration multi-acteurs et sur l’architecture qui sera déjà en place, ce service pourra également permettre la prise en charge d’autres pathologies dans le futur.

(1) FIDAC, French Imaging Database Against Coronavirus : La Société française de radiologie (SFR), en partenariat avec NEHS DIGITAL ainsi que le CERF et DRIM France IA, a mis au point une base de données nationale de scanners thoraciques dans le but d’améliorer la prise en charge des patients positifs au Covid-19. Le projet vise à constituer une base de données anonymisées d'images scanographiques thoraciques chez des patients suspects ou atteints de la COVID afin de mettre à disposition des chercheurs un set de données anonymisés provenant de différents centres pour développer des outils de détection et de classification afin de mieux prendre en charge les patients atteint du SARS-Cov2.