Faire de la médecine de précision, le nouveau standard, dans la lecture des radios et scanners. Avec son logiciel d'aide au diagnostic clinique par l'IA pour les radiologues et les cliniciens, le grenoblois Pixyl met même la barre plus haut : car à terme, ce qu'il souhaite, c'est capitaliser sur sa reconnaissance d'image automatisée et l'intelligence de son algorithme, pour aider les professionnels de la santé à mieux prédire l'évolution des pathologies neurodégénératives.

Et selon l'un de ses trois cofondateurs, Senan Doyle, actuel Ceo, il ne s'agit pas d'un vœux pieu : son outil d'aide à la décision intégrant de l'intelligence artificielle permet déjà de réduire les temps de lecture en neuro-imagerie de 50%, tout en proposant une analyse fine qui permettrait également de réduire la marge d'erreur.

« Nous pouvons détecter également sur des clichés des lésions de plus petite taille, et analyser plus finement des jeux d'images de scanner, qui demandent habituellement beaucoup de temps », explique-t-il.

Le deep-learning au service de la santé

Car en se connectant sur la base de données d'imagerie médicale des hôpitaux ou des cabinets de radiologie, l'outil de Pixyl ne nécessite pas de changer les appareils en place. « Nous traitons les images à partir du matériel existant, dans lequel vient s'insérer notre système de deep-learning, en réinjectant ensuite les clichés analysés, qui peuvent être annotés pour mettre en exergue certaines anomalies, etc », explique Senan Doyle.

L'intérêt serait selon lui multiple : tout en accompagnant les radiologues dans leur tâches quotidiennes et en leur offrant un gain de temps et même de précision, cet outil d'IA permettrait également de mieux analyser les réactions d'un patient par rapport à un traitement, de l'adapter, ou encore de détecter des anomalies peu visibles à l'œil nu.

« Notre algorithme ne demande que le minimum d'informations cliniques, à savoir l'âge et le sexe du patient, puis analyse, anonymise, et mouline des données brutes en vue de produire un nouveau rapport en version PDF, avec l'annotation des images ».

Vers l'Europe et au-delà

Cette medtech française, qui a déjà obtenu le marquage CE et se trouve en attente d'une homologation par la FDA, veut juste s'affranchir des frontières françaises avec sa seconde levée de fonds de 2,2 millions d'euros, annoncée ce jeudi.

Déjà utilisée par une quarantaine de centres d'imageries (CHU, cliniques, cabinets de radiologie, etc), avec une incursion dans quelques établissements espagnols, suisses et italiens, elle souhaite désormais pousser son développement à l'échelle européenne, avant d'attaquer, à moyen terme, le marché américain.

Mais aussi poursuivre le développement de son logiciel, pour l'élargir afin de couvrir d'autres applications et besoin des radiologues par exemple.

« Cela va également nous donner les moyens de nos ambitions puisque jusqu'ici, nous nous positionnions face à des concurrents du marché de l'imagerie médicale belge qui avaient déjà levé 18 millions par exemple, mais aussi américains, etc », confirme Senan Doyle. Sur un marché de la radiologie colossal à l'échelle mondiale, Pixyl chiffrerait ainsi sa part de marché adressable « à près de 4 milliards d'euros à terme », Europe et Etats-Unis compris.

32 radiologues et cliniciens arrivent au capital

Pixyl avait déjà bouclé un premier tour d'amorçage de 600.000 euros en 2017 et c'est de nouveau auprès de son actionnaire historique, le fonds de venture capital indépendant spécialisé dans l'économie numérique et la deep tech, Elaia, ainsi que de nouveaux investisseurs (Holnest et Bpifrance) mais aussi de professionnels de la santé devenus investisseurs qu'elle compte mener cette nouvelle étape. On dénombre l'arrivée de 32 radiologues et cliniciens supplémentaires dans cette nouvelle phase, dont le Groupe Clinique du Mail.

Car si la medtech grenobloise a d'abord débuté en proposant un logiciel d'aide à la décision, c'est bien vers le volet « prédiction » qu'elle compte désormais se tourner, afin de mettre l'IA au service de la santé, et plus précisément de la radiologie, avec une première version de son logiciel prédiction attendue pour le 4 e trimestre 2021.

« Nous avons déjà des établissements qui travaillent avec nous comme le CHU de Clermont-Ferrand, qui a réussi, en intégrant notre solution, à réduire son temps de lecture de 50% et à éviter de 20% l'injection de produits de contraste aux patients », annonce Senan Doyle.

« L'idée était ensuite de se servir de ces données pour tenter de prédire l'évolution des pathologies des patients, afin de mieux les accompagner et d'adapter leur traitement », explique le Ceo.

Pour cela, la méthode serait déjà éprouvée : l'équipe menée par Pixyl, associée au CHU Grenoble Alpes, au GIN et GHICL Lille, avait notamment remporté le challenge IA de l'édition 2019 des Journées Francophones de Radiologie, dans la catégorie sclérose en plaques. Elle avait ainsi proposé la meilleure prédiction de handicap à deux ans en combinant l'expertise des radiologues avec l'intelligence artificielle.

 « Mais pour valider et transformer notre produit en système de prédiction, il nous fallait compléter de nouveaux essais cliniques, et les démontrer en lien avec des partenaires, comme l'Observatoire français de la sclérose en plaques (OFSEP) », rapporte Senan Doyle.

Pour appuyer ces travaux et le lancement de cet outil de prédiction d'ici fin 2021, elle poursuivra également sa politique de recrutements : déjà passée de 8 à 16 collaborateurs en l'espace d'un an, dans ses locaux de Biopolis à Grenoble (avec également, des collaborateurs en télétravail à Paris et à Lille), Pixyl continue d'étudier notamment les profils spécialisés en deep learning. « Et sur ce terrain, nous avons un atout, puisque la France est très bien positionnée sur ce marché », glisse son Ceo.