Projet confidentiel – IA de détection précoce & suivi des maladies
01Résumé
Projet confidentiel mené dans un secteur médical de pointe, visant à développer une plateforme d’IA pour la détection précoce de maladies à partir d’imagerie médicale et la suggestion de protocoles de soin, ainsi que le suivi fin de l’évolution des pathologies. Les modèles, entraînés sur mesure, combinent détection multi–use cases, scoring des symptômes et IA de recommandation, dans un environnement répondant à des exigences élevées de sécurité et de conformité RGPD.
02Description
Le projet se structure autour de deux axes principaux. Le premier consiste à développer des modèles de vision médicale capables d’identifier précocement différents types de lésions à partir d’images issues de plusieurs modalités d’imagerie, pour alimenter une aide au diagnostic robuste. Le second axe porte sur la suggestion de protocoles de soin et le suivi longitudinal des patients : à partir des données cliniques et d’imagerie successives, l’IA génère des scores d’évolution de la maladie, aide à qualifier la réponse aux traitements et propose des ajustements possibles aux équipes médicales. L’ensemble est conçu en étroite collaboration avec une équipe de scientifiques français et s’appuie sur une infrastructure sécurisée, cloisonnée et auditée, adaptée aux contraintes réglementaires du domaine.
03Enjeux
- Améliorer la détection précoce de pathologies complexes, où quelques semaines gagnées peuvent transformer le pronostic patient.
- Aider les équipes médicales à choisir et ajuster les protocoles de soin sur la base d’analyses quantitatives et reproductibles, plutôt que de seules observations visuelles.
- Suivre finement l’évolution des maladies grâce à des scores standardisés, permettant de comparer les trajectoires de patients dans le temps.
- Garantir un niveau de sécurité, de confidentialité et de conformité RGPD compatible avec des données de santé particulièrement sensibles.
- Construire un socle scientifique solide, co-conçu avec les chercheurs, pouvant à terme alimenter des études cliniques et des dispositifs médicaux.
04Notre solution
- Développement de modèles de détection multi–use cases en imagerie médicale, entraînés sur des jeux de données spécialisés en collaboration avec les équipes scientifiques.
- Conception de plusieurs scores de symptômes et d’évolutivité de la maladie, calculés automatiquement à partir des images et des données cliniques pour structurer le suivi.
- Mise en place d’une IA de suggestion de protocoles de soin, qui propose des options thérapeutiques et des ajustements en s’appuyant sur les référentiels validés et les trajectoires observées.
- Entraînement des modèles sur mesure, avec des pipelines d’apprentissage, de validation et de monitoring adaptés aux contraintes du domaine (biais, robustesse, explicabilité).
- Implémentation d’une architecture sécurisée, compartimentée et traçable, intégrant des mécanismes de chiffrement, de gestion fine des droits et de conformité RGPD.
05Résultats & impact
- Premiers prototypes de modèles de détection et de scoring opérationnels, utilisés en environnement de recherche avec les équipes médicales partenaires.
- Capacité à suivre l’évolution des patients de manière plus quantitative, avec des indicateurs homogènes d’une cohorte à l’autre.
- Constitution d’un socle méthodologique et technique réutilisable pour d’autres pathologies et d’autres études cliniques.
- Renforcement du partenariat entre les équipes scientifiques et techniques autour d’une plateforme commune, prête à être poussée vers l’industrialisation réglementaire.
