Un jour, alors que je travaillais dans les Forces armées canadiennes, une chose m'a frappé : pourquoi l'analyse de pointe des signaux ne pourrait-elle pas s'appliquer aux signaux physiologiques émis par le cœur afin de mieux diagnostiquer les cardiopathies?

— Sunny Gupta, fondateur et scientifique en chef

Analytics 4 Life (A4L) est une société spécialisée en intelligence artificielle qui met au point des appareils médicaux non effractifs et économiques. En janvier 2017, la société a déménagé dans de nouveaux locaux chez JLABS @ Toronto, où elle emploie environ 20 personnes, auxquelles s'ajoutent 10 autres personnes dans son siège social aux États-Unis, au Research Triangle Park, ainsi qu'en divers autres endroits dans l'Est des États-Unis. « Nous avons vraiment de la chance d'être chez JLABS au sein du District de la découverte MaRS, et nous avons aussi de la chance que l'Institut Vecteur pour l'intelligence artificielle ait été fondé récemment dans le même bâtiment », a déclaré M. Shyam Ramchandani, Ph. D., vice-président, Affaires cliniques chez A4L.

« L'idée de fonder A4L a germé dans la tête de son fondateur et scientifique en chef, Sunny Gupta, qui a passé du temps avec les Forces armées canadiennes à Kingston », affirme M. Ramchandani. « Le Canada a développé des talents certains en analyse de signaux vu sa participation au sein du NORAD. » L'installation de renseignement électromagnétique de la station Alert des Forces armées canadiennes, l'endroit habité en permanence le plus septentrional au monde, est le lieu où l'on a déployé une technologie de pointe pour signaler des menaces militaires telles que la présence de sous-marins nucléaires et le lancement de torpilles.

« Ma famille a des antécédents de maladie cardiaque, se rappelle M. Gupta, et un jour, alors que je travaillais dans les Forces armées canadiennes, une chose m'a frappé : pourquoi l'analyse de pointe des signaux ne pourrait-elle pas s'appliquer aux signaux physiologiques émis par le cœur afin de mieux diagnostiquer les cardiopathies? » La société a vu officiellement le jour en juillet 2012, prête à s'attaquer à la cause no 1 de décès chez les pays développés : les maladies cardiaques. Or, comme l'explique M. Ramchandani, les gens d'A4L avaient en fait commencé leurs travaux un an et demi plus tôt, dans un bureau administratif d'une superficie de 100 pi2 situé au-dessus d'une église à Kingston, en Ontario. « Il n'y avait là que nous trois, avec nos ordinateurs portatifs, en train d'explorer différentes façons d'analyser les signaux biologiques en recourant à l'apprentissage machine », se remémore-t-il. Par la suite, A4L a fait appel à la SOSCIP, un consortium de R-D, ce qui lui a permis d'accéder à l'infrastructure et à l'expertise d'IBM aux talents locaux hautement qualifiés dans le cadre du programme TalentEdge.

A4L voit l'apprentissage automatique comme une opportunité prometteuse pour aider les médecins à diagnostiquer la maladie

Selon l'American College of Cardiology, chez un patient souffrant d'une coronaropathie importante, au moins une artère coronaire majeure est obstruée à 70 % ou plus et le cathétérisme constitue la meilleure façon de diagnostiquer la maladie. Au cours de la procédure, un spécialiste achemine un cathéter jusqu'au cœur du patient en le faisant passer par une veine, habituellement dans la jambe. Un colorant est ensuite introduit dans le flux sanguin du patient, puis des radiographies sont prises en temps réel, de sorte qu'un médecin peut voir la trajectoire du colorant ainsi que les points de coincement, qui correspondent à des obstructions dans les vaisseaux sanguins. Les médecins peuvent ensuite accéder aux vaisseaux obstrués et les rouvrir à l'aide d'endoprothèses. « Le problème est qu'on n'envoie pas un patient à un laboratoire de cathétérisme sans raison valable, affirme M. Ramchandani. Bien qu'il s'agisse là d'une procédure assez routinière, il subsiste néanmoins un certain taux de mortalité, auquel s'ajoute l'exposition des patients à des rayonnements. »

Il existe de nombreux examens auxquels les médecins soumettent les patients en préparation d'un cathétérisme, dont l'un des plus courants est l'examen par perfusion nucléaire ou examen nucléaire avec épreuve d'effort. Chaque année, de six à huit millions d'examens nucléaires avec épreuve d'effort sont effectués aux États-Unis sur des patients identifiés comme présentant un risque de maladie cardiaque. Cet examen est semblable à un examen avec épreuve d'effort normale, mais les images y sont prises de manière à détecter si des zones du cœur reçoivent un flux sanguin moindre. Après un jeûne de 6 à 12 heures, le patient reçoit une injection de colorant radioactif. Les images sont ensuite prises avant et après un effort intense afin d'en comparer les flux sanguins respectifs. « La procédure entière prend de 4 à 6 heures environ », d'expliquer M. Ramchandani, et est habituellement suivie, quelques jours ou semaines après, d'un rendez-vous de suivi afin d'examiner les résultats, les images devant être vues et interprétées par un radiologue ou un cardiologue. De plus, le colorant radioactif employé équivaut à subir environ 600 radiographies thoraciques, et des résultats faussement positifs sont consignés environ 6 fois sur 10 pour cet examen, comme l'a démontré l'étude PROMISE. »

l'enregistreur de signaux en phase recueille les signaux physiologiques

La seule infrastructure dont vous ayez vraiment besoin, c'est une bonne connexion Wi-Fi 3G

— Shyam Ramchandani, à propos de la simplicité de la solution offerte par A4L

Avec l'examen offert par A4L, le patient n'a qu'à s'étendre, puis six électrodes sont fixés sur sa poitrine et un sur son dos. Les données sont ensuite transmises au nuage, où un algorithme d'apprentissage machine broie les signaux. Dès le moment où le patient a remis sa chemise, les résultats sont prêts pour le médecin et le patient pour qu'ils en discutent. « La seule infrastructure dont vous ayez vraiment besoin, c'est une bonne connexion Wi-Fi 3G », affirme M. Ramchandani. « Essentiellement, trois composantes du produit sont à l'œuvre : 1) l'enregistreur de signaux en phase recueille les signaux physiologiques, puis transmet le lot de signaux enregistrés au nuage aux fins d'analyse; 2) les signaux en phase sont analysés par l'algorithme infonuagique d'apprentissage machine; 3) enfin, les résultats sont mis à la disposition des médecins sur notre portail Web.

Les occasions d'affaires ne manquent pas pour la plateforme d'apprentissage machine brevetée d'A4L

Les renseignements contenus dans ces signaux étaient précédemment cachés, ce qui a fait entrer en jeu l'apprentissage machine. « Nous prenons les signaux provenant de patients que nous savons atteints d'une coronaropathie ainsi que les signaux de patients n'en étant pas atteints, puis nous utilisons ces données pour entraîner notre algorithme à différencier les résultats positifs et les résultats négatifs. Ensuite, nous mettons à l'épreuve cet algorithme de façon prospective en lui soumettant le prochain lot de données afin de voir s'il fonctionne bien », nous explique M. Ramchandani. Selon lui, cette plateforme peut offrir d'importants débouchés. Bien qu'elle puisse servir à l'établissement de diagnostics pour d'autres types de maladies cardiovasculaires et d'autres formes d'imagerie médicale, elle peut également être employée dans d'autres secteurs d'activité. « On pourrait littéralement l'utiliser aussi dans les activités minières liées aux métaux précieux et au gaz, si on le souhaitait, dit-il. L'industrie minière emploie divers types de signaux sismiques dans le processus de prospection. Si l'on dispose de données appropriées pour l'apprentissage, on peut recourir à l'intelligence artificielle pour prédire correctement la présence ou non d'un gisement minéral à tel ou tel endroit. » Le dispositif d'A4L, n'ayant pas encore été approuvé par la FDA, n'est pas encore offert sur le marché pour usage commercial, alors que l'entreprise prévoit faire connaître à la fin-2017 les résultats de ses premiers essais cliniques.

Apprenez-en davantage sur A4L (en anglais seulement)

Pour en savoir plus sur le secteur vaste et innovant des sciences de la vie de l'Ontario

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