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© MIAI Grenoble Alpes
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ettre l’IA au service du « care » dans une logique intégrative de santé : c’est tout l’enjeu de la chaire « Deep Care: Patient Empowerment via a Participatory Health Project ». Dirigée par le professeur de santé publique Philippe Cinquin, elle applique l’expertise grenobloise de capture des données de la vie réelle à la capture de données inédites sur les déterminants de la santé (environnement, interactions sociales, nutrition…). Une capture réalisée par des micro et nanocapteurs qui mettent les patients en capacité d’être les acteurs de leur propre santé. Quatre tâches ont été définies. La première tâche vise la capture de données pertinentes par différents biais : par exemple, vélos électriques et gilets intelligents pour adapter un programme de réhabilitation, capteurs pour caractériser l’effort cardiaque, micro-robots avalables à programmation biologique pour analyser le microbiote en vue de diagnostiquer une maladie chronique avec la start-up Pelican, ou dispositif médical implantable pour analyser les variations physiologiques afin de prévenir la rechute d’une insuffisance cardiaque avec la start-up SentinHealth. Deuxième tâche : la fusion de données massives et hétérogènes grâce à PREDIMED,
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un entrepôt de données de santé conçu au CHU Grenoble Alpes, qui permet de repérer les déterminants de la santé à même d’améliorer la prise en charge des patients. La troisième tâche consiste à corréler les données hospitalières et les sciences humaines et sociales (SHS) pour proposer une réorganisation du service des urgences du CHU Grenoble Alpes, fragilisé par la mise en œuvre de la T2A. Plus transverse, la quatrième tâche concerne les SHS : l’image de soi et l’anthropologie corporelle sont au cœur d’outils coconstruits avec des associations de patients. La chaire collabore aussi avec la MSA (identification de nouvelles corrélations entre des affections de longue durée et des métiers), Thales (traitement d’image pour mieux prendre en charge la dénutrition), ICAlps et ST Microelectronics (conception de dispositifs implantables intelligents miniaturisés), plusieurs startups (Etisense, Texisense, eBikeLabs, Theia) et autres partenaires industriels. Une reconnaissance méritée. L’intelligence médicale assistée par ordinateur Copilotée par Jocelyne Troccaz, directrice de recherche et Sandrine Voros, chargée
de recherche, de l’équipe GMCAO (Gestes Médico-Chirurgicaux Assistés par Ordinateur - Laboratoire TIMC-IMAG UMR CNRS - UJF 5525), la chaire « Computer-Assisted Medical Interventions (CAMI) Assistant » vise à développer une nouvelle génération d’assistants informatisés peropératoires basés sur l’IA, avec la volonté de traiter les patients de manière plus efficace et moins invasive. La fusion de big data, couplée aux outils de simulation et de monitoring, pourrait améliorer les décisions de stratégie opératoire et la qualité des gestes chirurgicaux. Deep learning et machine learning sont mis à contribution pour résoudre les problèmes de segmentation d’images médicales, faire le tri entre informations pertinentes et données non exploitables ou encore mieux comprendre la gestuelle des chirurgiens et autonomiser certaines parties du geste où la valeur ajoutée humaine n’est pas essentielle. Par exemple, en chirurgie laparoscopique, un questionnaire soumis à 6 chirurgiens a récemment montré qu’ils étaient plutôt d’accord avec les critères choisis par les algorithmes pour prendre leurs décisions. In fine, ces nouvelles techniques proposent un nouveau regard sur des problèmes anciens. Un potentiel à exploiter. Septembre 2021
