Transcription

• Speaker #0

  Bienvenue dans Cœur de projet, le podcast de la Fondation Hospice Civile de Lyon qui vous emmène au plus près de celles et ceux qui imaginent et font vivre les projets de l'hôpital.

• Speaker #1

  A chaque épisode, découvrez une initiative, les voies qu'il apporte et son impact concret sur les patients, leurs proches et les soignants.

• Speaker #0

  La Fondation HCL agit au cœur des hôpitaux lyonnais des HCL pour améliorer l'accueil et le confort, accélérer la recherche et l'innovation et accompagner les patients et leurs proches au-delà des traitements.

• Speaker #1

  UVA, l'intelligence artificielle au service de l'œil. Dans cet épisode, le docteur Robin Jacot nous explique comment un algorithme peut aider les médecins à mieux diagnostiquer une pathologie oculaire sévère.

• Speaker #2

  Bonjour, je m'appelle Robin Jacot, je suis médecin interniste et chercheur. Je suis ravi de vous présenter notre projet, UVIA, soutenu par la fondation HCL, et qui a pour objectif d'utiliser l'intelligence artificielle pour mieux comprendre et traiter une maladie oculaire sévère, l'UVEIT. L'UVEIT, c'est une inflammation de l'œil, rare, qui touche principalement les adultes entre 20 et 60 ans, et qui représente une cause majeure de perte de la vue en France. Dès le diagnostic du VEIT, le défi pour le médecin est de trouver la cause exacte de cette inflammation. Il en existe plus de 80. Des infections, des maladies du système immunitaire, des cancers. Et identifier la cause permet de traiter rapidement, de prévenir les complications sur d'autres organes et d'anticiper le pronostic pour limiter les rechutes. Et pourtant, même après un examen complet par un ophtalmologiste et un interniste, La cause reste inconnue chez plus d'un tiers des patients. C'est pour résoudre ce problème que nous avons développé un modèle d'intelligence artificielle capable de prédire, dès la première consultation, les causes les plus probables du veillite. Entraîné et testé sur 1250 patients, l'IA proposait deux diagnostics les plus probables. Et pour plus de 9 patients sur 10, l'une d'elles correspondait exactement au diagnostic établi par les experts. Cela signifie que, dès la première consultation et avant tout examen complémentaire, l'IA permet de guider les médecins vers les causes les plus probables et orienter les investigations de façon plus efficace. Aujourd'hui, et grâce à UVIA, nous voulons aller plus loin. Nous savons que l'UV-IT récidive, dans les deux ans, chez plus de la moitié des patients traités classiquement. Nous allons donc développer et évaluer un nouvel algorithme d'intelligence artificielle capable de prédire l'évolution de chaque patient dès le diagnostic. Qui risque une rechute ? Qui aura une évolution favorable ? Cela permettra d'adapter le traitement dès le départ, plus renforcé pour les patients à risque, plus modéré pour les autres, tout en limitant les effets secondaires. Pour rendre tout cela utilisable au quotidien, nous allons créer une application mobile. Cette application sera testée par des médecins dans le cadre d'un essai clinique pour évaluer son efficacité. Les performances du binôme IA-Médecin seront comparées à la pratique habituelle où le médecin seul détermine la cause de l'UVEIT et adapte le traitement en fonction de son évaluation du pronostic. A terme, UEVA pourra aider tous les ophtalmologistes et les médecins internistes à détecter rapidement la cause à évaluer le pronostic de patients atteints du VEIT en personnalisant les examens et le traitement, tout en améliorant la qualité de vie des patients et en réduisant les coûts liés aux examens inutiles. En soutenant ce projet, vous contribuez à transformer la prise en charge des patients atteints du VEIT en offrant un suivi personnalisé avec des examens ciblés et un traitement adapté. Votre soutien aide ainsi à offrir à chaque patient Une prise en charge individualisée et centrée sur ses besoins.

• Speaker #0

  Vous aussi, faites battre le cœur de ces projets. Pour faire un don, rendez-vous sur fondationhcl.fr, rubrique Je donne.