INNERVE

Contexte

Les neuropathies et leurs douleurs associées font partie des pathologies les plus fréquentes vues par les neurologues. La plupart des neuropathies affectent les fibres de petites tailles qui permettent de ressentir la douleur et la température. 

Pour diagnostiquer cette affection, les professionnels de santé prescrivent une biopsie cutanée, qui est ensuite examinée au scanner pour compter le nombre de petites fibres atteignant la surface de la peau. Il s’agit d’un examen de référence pour ce type de pathologies. Néanmoins, l’analyse des résultats est un travail fastidieux et chronophage prenant en moyenne au professionnel de santé 1h30 par patient. De plus, l’errance thérapeutique reste importante : les patients peuvent en souffrir et ne parviennent que tardivement à obtenir un diagnostic.

Objectif du projet 

Le projet INNERVE, porté par Quantmetry et l’AP-HP, vise à développer un logiciel s’intégrant directement à l’environnement de travail du médecin, lui permettant d’analyser plus facilement les images de biopsies produites par le scanner. Il compterait automatiquement et rapidement ces petites fibres, et extraierait les biomarqueurs pertinents pour affiner le diagnostic (type de neuropathie et sévérité de l’affection). Le logiciel serait également équipé d’une interface permettant aux professionnels de santé de corriger les erreurs du logiciel.

Un tel logiciel serait donc de nature à améliorer la pose du diagnostic en le rendant plus rapide mais également plus précis, réduisant par conséquent l’errance thérapeutique. 

Méthodologie et caractère innovant

Le logiciel développé constituerait la première solution industrielle dédiée au décompte des fibres nerveuses de petites tailles. 

Pour y parvenir, un algorithme d’intelligence artificielle est développé sur la base d’une base de données anonymisées issues de 80 biopsies et de 5 900 annotations posées par les neurologues. 

Le projet INNERVE a été lauréat du second appel à projets du Health Data Hub lancé en 2020 en partenariat avec le Grand Défi “amélioration des diagnostics médicaux par l’intelligence artificielle” et Bpifrance. Le Health Data Hub a principalement apporté son concours pour le développement d’une méthodologie permettant d’évaluer le caractère anonyme des données utilisées. Un guide a été par la suite publié pour que ce travail puisse bénéficier à l’ensemble de la communauté.

Résultat(s)

Le développement d’une première version de l’outil est désormais achevé et son déploiement a commencé à l’AP-HP, au Kremlin-Bicêtre, partenaire de Quantmetry depuis le début du projet. Les équipes vont débuter la phase de certification du dispositif médical. Il est utilisé pour l’instant dans un contexte de recherche uniquement. 

Le projet est également dans une phase d’étude rétrospective visant à documenter de façon précise et quantifiée le fonctionnement de l’outil et sa plus-value. Elle se terminera à la fin de l’année 2023. Ces travaux pourront alimenter un futur article scientifique. 

Par ailleurs, une partie des données anonymes pourront être mises en opendata dans les prochains mois de sorte à favoriser l’innovation dans la communauté scientifique.