L’IA pour le diagnostic des anévrismes

Pour étudier et traiter l’anévrisme de l’aorte, une startup italienne a développé un jumeau numérique capable d’aider à guérir cette pathologie, également grâce à l’intelligence artificielle

Exploiter le potentiel de jumeau numérique en médecine peut être d’une grande aide dans l’étude de l’anévrisme, l’une des pathologies cardiovasculaires les plus répandues en Europe. Elle touche environ 700 000 personnes et environ 220 000 nouveaux cas sont diagnostiqués chaque année. Rien qu’en Italie, on compte environ 6 000 victimes par an de cette pathologie, dont les conséquences peuvent être rapides et mortelles.

Le projet européen Horizon 2020 a été lancé sur cette possibilité Méditer (Jumeau numérique médical pour la prévention et le traitement des anévrismes) da cui è nata LivGemini, une startup spin-off de l’Université de Rome « ​​Tor Vergata », dont Leonardo Geronzi, ingénieur biomédical de 27 ans, est PDG et co-fondateur. La jeune entreprise de technologie médicale a remporté il y a quelques jours le National Innovation Award – dans la catégorie Life Sciences-Medtech.

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Jumeau numérique en médecine : le projet MeDiTATe et la startup LivGemini

Ingénieur biomédical, Geronzi a toujours été passionné par la simulation numérique, c’est-à-dire la reproduction informatique à l’aide d’algorithmes mathématiques des phénomènes hémodynamiques et biomécaniques qui se produisent dans le domaine cardiovasculaire. Le PDG de LivGemini s’est immédiatement fixé un objectif : fournir aux médecins un outil permettant de sauver le plus de vies possible en établissant des diagnostics précis. Après avoir obtenu son diplôme de l’Université de Pise, en 2019, il rejoint l’année suivante le projet européen naissant Méditer. Financé par l’UE à hauteur de 3,7 millions d’euros, il compte 24 partenaires parmi lesquels des universités, des centres de recherche et des entreprises industrielles (dont Philips et la division santé de General Electric) répartis dans toute l’Europe. Geronzi est l’un des 14 chercheurs actifs, sous la forme d’un doctorat, sur un projet de recherche individuel visant à fournir une image complète des technologies de simulation et d’imagerie destinées à une application industrielle et clinique. L’objectif est d’accélérer le processus d’interventions médicales cardiovasculaires personnalisées.

Le scientifique italien, en collaboration avec Marco Evangelos Biancolini, professeur de conception de machines à l’Université de Rome « ​​Tor Vergata » et chercheur principal du projet MeDiTATe de quatre ans (axé sur le développement de jumeaux numériques en médecine), s’est concentré sur l’anévrisme de l’aorte ascendante. Il s’agit d’une dilatation pathologique et permanente de la première section de l’artère principale du corps humain.

«Au cours des trois années de recherche au cours desquelles nous avons développé des méthodes de simulation spécifiques, nous avons découvert que les médecins traitent le problème avec une certaine approche standard, évaluant exclusivement le diamètre du vaisseau – précise le PDG de LivGemini -. Si la dilatation est supérieure à 50 millimètres, une intervention chirurgicale est réalisée, sinon le patient est pris en charge par un traitement pharmacologique. C’est précisément à partir de discussions avec des médecins que nous avons compris que les ruptures de l’aorte se produisent même en dessous du seuil de 50 mm, ce qui rend nécessaire une méthode plus ciblée et plus efficace pour comprendre le phénomène. Nous avons donc décidé de nous attaquer au problème clinico-médical et de le résoudre en utilisant des méthodes d’intelligence artificielle.».

Le rôle de l’intelligence artificielle

Pour développer un jumeau numérique en médecine, l’IA, plus précise et plus efficace, vient aider :

«Grâce à l’intelligence artificielle, il est possible de saisir des propriétés qui seraient autrement incompréhensibles au niveau technique ou médical. C’est pour cette raison que nous avons commencé à mettre en œuvre des algorithmes d’IA basés non seulement sur les propriétés des images, mais également sur les résultats de la simulation numérique réalisée sur l’aorte, en extrayant les données de la modélisation hémodynamique et biomécanique.».

Dans le cas des travaux menés par LivGemini, les techniques d’intelligence artificielle adoptées sont différentes. L’apprentissage profond, notamment U-Net, un réseau neuronal convolutif particulier pour la segmentation d’images biomédicales, a été utilisé pour extraire un modèle anatomique tridimensionnel en temps réel, bien plus rapidement que les méthodes manuelles encore utilisées aujourd’hui.

«De plus, pour évaluer les risques liés à l’anévrisme, nous avons adopté des techniques d’apprentissage automatique qui nous permettent de partir de futurs anatomiques, en renvoyant un seuil de risque personnalisé pour chaque patient.».

À partir d’un travail croisé sur les paramètres de données les plus précis, un modèle prédictif capable d’assurer une précision allant jusqu’à 94 % a été obtenu. Le projet d’optimisation du jumeau numérique avance, explique Geronzi :

«En règle générale, les jumeaux numériques peuvent être divisés en passifs, semi-actifs et actifs. À ce jour, nous avons atteint un modèle semi-actif qui nous permet de générer une réplique anatomique virtuelle. Nous avons formé des modèles d’apprentissage automatique supplémentaires, constitués de données compressées concernant les résultats de simulations numériques et aujourd’hui nous pouvons faire des “analyses de simulation”, en étant capables d’adopter différents ensembles de valeurs dans une ou plusieurs formules pour explorer divers scénarios et résultats. Par exemple : en faisant varier le paramètre de pression artérielle sur le modèle numérique, il est possible de comprendre ce qui peut arriver à la paroi sujette à la dilatation».

L’avenir du diagnostic médical : en temps réel et avec une utilisation intensive de l’IA

Dans le futur modèle d’application du jumeau numérique en médecine, plus précisément pour l’analyse de l’anévrisme de l’aorte, LivGemini vise à construire un jumeau numérique actif, le plus complet possible et capable d’assurer une correspondance exacte entre le modèle virtuel et le modèle réel.

Que nous manque-t-il encore ? La possibilité d’acquérir des données sur le patient en temps réel grâce à l’utilisation d’appareils portables, permettant ainsi de surveiller le patient à tout moment et en temps réel et, si nécessaire, d’être prêt à intervenir rapidement en cas de problème.

«À la base, il est toujours nécessaire de réaliser un scan anatomique 3D, en extrayant toutes les informations utiles possibles pour décrire le tableau clinique du patient. Une fois obtenu, le modèle est entraîné et peut fournir des réponses sur l’état actuel du patient. Dès lors, il sera possible d’extraire des données d’appareils portables et de permettre au modèle d’évoluer, en pouvant suivre le patient dans la vie quotidienne.».

Pour construire tous ces paramètres, LivGemini a créé un logiciel spécifique basé sur l’IA, Fusion V, dont la sortie sortira en 2026. Nous travaillons aujourd’hui sur l’optimisation et l’évolutivité commerciale future de l’outil, aujourd’hui à TRL 5, pour fournir un très solution simple à utiliser. Dans un avenir proche, il sera donc publié après avoir été dûment certifié.

En attendant, la spin-off travaille également à la création de solutions de réalité augmentée, pour offrir aux médecins une vision encore plus précise et immersive, garantissant au médecin un contexte plus sûr pour une compréhension plus large du problème.

En regardant encore plus loin, où voulons-nous aller ?

«Dans le parcours réalisé avec MeDiTATe, nous avons beaucoup travaillé en collaboration avec de jeunes médecins, plus enclins à la technologie et à la contribution qu’elle peut apporter à la médecine. Lors de la comparaison, ce besoin de solutions alternatives et technologiques pour aborder et résoudre les problèmes médicaux est apparu. Par conséquent, je prévois que la technologie du futur pourra réduire autant que possible les délais de diagnostic, en fournissant l’image la plus claire et en réduisant l’incertitude. Mais surtout, elle est capable d’accélérer tous les processus de diagnostic et de pronostic, permettant ainsi d’élaborer des stratégies efficaces pour combattre et surmonter les problèmes. C’est pourquoi je prévois un apport toujours croissant de l’intelligence artificielle en médecine, basée encore davantage sur les algorithmes d’IA.».

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