Il y a 20 ans, on détectait un AVC après qu’il ait eu lieu. Aujourd’hui, grâce à l’IA, on peut l’anticiper 3 semaines avant qu’il ne frappe.

C’est ce qu’a réussi Dr Arnaud Rosier, en croisant les données des pacemakers avec celles du SNDS – la base de données de santé de tous les Français. Dans ce nouvel épisode de Med In Tech, il me raconte comment ils ont franchi toutes les étapes, de l’accès aux données jusqu’au développement d’un algorithme d’IA capable d’anticiper les risques cardiaques.

Mais, pour créer un algorithme réellement utile, il faut des données fiables, en volume, et sur la durée. Or, les données des pacemakers étaient fragmentées, réparties entre les logiciels de plusieurs fabricants.

Alors, avec Implicity, il a commencé par résoudre ce problème : construire une plateforme capable de centraliser toutes les données de pacemakers, peu importe l’éditeur. Une solution pensée d’abord pour les médecins — intuitive, interopérable, et intégrée dans leur quotidien.

Au programme de notre échange :

• Développer un algorithme avec les données du SNDS : un accès exceptionnel. Arnaud nous explique comment ils ont obtenu l’autorisation, les contraintes réglementaires à respecter, et ce que ça change concrètement quand on peut enfin exploiter ces données à grande échelle.

• Transformer un algorithme en dispositif médical industriel : comment faire valider une IA par la FDA ? Quels sont les bons réflexes qualité à mettre en place dès les débuts ?

• Faire adopter l’IA par les médecins : dans un milieu aussi cartésien que la cardiologie, comment faire accepter une “black box” algorithmique ? Quelle place pour la transparence, la pédagogie, et la confiance ?

  
  

Un épisode sur la transformation en cours de la médecine par la donnée — et sur ceux qui la rendent possible.

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