Une plateforme d'imagerie médicale pour soutenir la recherche
Par Imagia | Publiée le 28 avril 2022
Problématique et objectifs poursuivis
Problème
- Réticence des hôpitaux à partager leurs données (enjeux de sécurité, éthique et gouvernance)
- Données collectées en silos
- Données hétérogènes
- Cliniciens peu familiers avec l’IA
- Coût élevé des études cliniques
- Difficulté de faire de la recherche en santé car peu de bases de données fournies, robustes ou structurées.
Objectifs
- Donner accès à des données dispersées aux chercheurs
- Permettre de construire des bases de données fournies, robustes et structurées
- Respecter la sécurité des informations et la vie privée des patients
Solution proposée
Solution
Imagia est une entreprise de soins de santé numériques qui construit une plateforme d'analyse de données EVIDENS™ pour accélérer le processus de découverte de solutions de soins de santé innovantes en utilisant des données générées dans des contextes réels.
Permet de donner une image complète du patient (d’où le nom Imagia).
La recherche rendue possible par EVIDENS™ génère des actifs d'intelligence artificielle (IA) de pointe pour les industries pharmaceutique, biotechnologique et des dispositifs médicaux, tout en préservant la confidentialité des patients.
But : accélérer la recherche sur le cancer et la commercialisation des découvertes.
Principe
EVIDENS™ est une plateforme informatique de découverte en oncologie, croisant des données multi-omiques,
d'imagerie, de traitement, de résultats et de rapports. Elle est déployée dans les hôpitaux et disponible pour les chercheurs autorisés en santé.
EVIDENS™ est conçue dans le respect de l’éthique et la gouvernance des données selon les normes PIPEDA, GDPR et HIPAA.
Expérience utilisateur
La plateforme EVIDENS™ est implantée dans le système des hôpitaux partenaires. Les projets de recherche doivent être approuvés par les comités d’éthique.
Le chercheur ayant obtenu une approbation se connecte à la plateforme. Il construit des cohortes de données pertinentes à partir de critères d’inclusion et d’exclusion.
Il annote avec l’aide de l’IA les données d’imagerie en lien avec les rapports de pathologie et de radiologie.
Des biomarqueurs numériques prédictifs de la réponse à un traitement peuvent être découverts sur la base des liens existants entre les données cliniques. Les performances, la sensibilité et la spécificité de ces biomarqueurs sont fournies.
Il y a possibilité de combiner les découvertes locales avec plusieurs hôpitaux grâce à l’apprentissage fédéré.
Rôle de l'IA
Algorithmes utilisés
. Classification non supervisée
. Traitement automatique du langage naturel
. Auto-ML pour la création automatique des architectures
. Apprentissage fédéré
. Apprentissage profond (en test)
Retombées obtenues
Retombées principales
Expérience et soins aux patients :
. Recherche non invasive car pas de participation prospective en personne aux études cliniques
. Médecine personnalisée et préventive
Bien-être des équipes médicales :
. Aide à la décision clinique
. Facilite la compréhension des décisions
. Gain de temps en recherche et en commercialisation
Santé des populations :
. Prédiction de la réponse aux traitements
Coûts de la santé :
. Optimisation du chemin thérapeutique
Génération et diffusion de nouvelles connaissances :
. Plus de 40 publications scientifiques
. 10 familles de brevets d’invention
. Certification ISO 13485
Développement économique :
. Embauche de 60 employés hautement qualifiés provenant du Québec et d’une dizaine de pays étrangers
Défis relevés
Il existe peu d’incitatifs financiers ou structurels encourageant les hôpitaux à accueillir de l’innovation en santé. Il est donc difficile, notamment en période de pandémie, de développer une solution d’aide à la recherche en oncologie dans les hôpitaux. À cela s’ajoute un long processus légal avant de pouvoir utiliser les données des patients.
Conditions de réussite
Équipe mobilisée
60+ employés à temps plein
Domaines d’expertise :
. Apprentissage automatique (recherche fondamentale et appliquée)
. Médecine (immuno-oncologie, radiologie)
. Bio-statistique
. Développement de produits
. Développement des affaires
. Sécurité et gouvernance des données
. Conformité légale et réglementaire
Collaborations
Collaboration
La plateforme EVIDENS™ favorise la recherche collaborative. Elle repose non seulement sur les données des
patients des hôpitaux, mais surtout sur l’expertise des cliniciens pour identifier les problématiques pertinentes de la recherche en oncologie.
Imagia collabore avec les industriels pour le développement de l’infrastructure informatique de sa plateforme :
. Olympus
L’entreprise collabore avec les instituts de recherche pour créer des outils pertinents de recherche en oncologie :
. Fondation cancer du sein du Québec;
. Institut de recherche Terry Fox ;
. IVADO;
. MEDTEQ+ ;
. Mila;
. Société de recherche sur le cancer;
. Université de Dalhousie;
. Université d’Oxford.
Elle collabore avec les hôpitaux pour l’implantation de sa plateforme, ce qui lui permet d’avoir accès aux données des patients et à l’expertise des cliniciens spécialisés en oncologie :
. Centre hospitalier de l’Université de Montréal;
. Centre hospitalier universitaire de Sherbrooke;
. Centre hospitalier universitaire du Québec;
. Centre universitaire de santé de McGill;
. Hôpital général juif.
. 5 autres déploiements en cours au Québec, en France, aux États-Unis et au Royaume-Uni
En 2021, 10 hôpitaux au Canada, aux É-U et en Europe utilisent ou déploient EVIDENS™
Financement reçu
. Investissements de BDC Capital, Fidelity Investments, Desjardins, Anges Québec et d’investisseurs internationaux : 46+M $ CA
. Prêts d’Investissement Québec : 10M $ CA
. Bourse MEDTEQ+ : 5M $ CA
Étapes du projet
Imagia est récipiendaire d'une subvention à l'innovation de 49 M $ CA du gouvernement du Canada pour diriger, aux côtés de l'Institut de recherche Terry Fox, le consortium pancanadien Digital Hôpital Découverte Plateforme (DHDP). La DHDP représente 97 partenaires dans le consortium et vise à accélérer la médecine de précision pour les patients atteints de cancer et à faire progresser l'innovation dans le domaine des soins de santé. La plateforme EVIDENS™ fournira l'infrastructure nécessaire pour permettre cette initiative d'innovation dans les grands hôpitaux du Canada.
Permet de rallier plusieurs hôpitaux au Canada afin de faciliter les découvertes en santé grâce à l’IA
Contexte d'application de la solution
Cas d'usage
Exemple d’application en cancer du poumon :
. Prédiction de l’efficacité de traitement en immuno-oncologie pour les patients atteints d’un cancer du poumon à non-petites cellules. Recherche en collaboration avec le CHUM sur une cohorte de données de 141 patients
qui a fait l’objet d’une présentation au Congrès virtuel de l’ESMO en 2020.
Clientèle
Modèle d’affaires actuel - B2B :
Imagia co-développe à la fois des solutions non réglementées en matière de soins de santé par l'IA et des produits réglementés tels que des logiciels médicaux pour ses partenaires commerciaux. Les revenus
actuels prennent la forme de paiements d'étape pour les preuves de concept et le développement de prototypes de biomarqueurs, et de paiements de licences et de redevances pour les logiciels d'aide à la décision clinique.
Les clients B2B d'Imagia sont des entreprises de premier plan dans les domaines de la pharmacie, de la
biotechnologie, des dispositifs médicaux et des soins de santé.
Modèle d'affaires à venir - Licence, SaaS :
Imagia s'oriente vers un modèle d'affaires qui combine des licences et des redevances sur les produits et solutions développés sur EVIDENS™, et un modèle SaaS pour l'accès à la plateforme et à son écosystème de données.
Opportunité de marché
Frost & Sullivan, Markets and Markets, Meticulous Research, 2020-2025 :
. Évolution du marché de l’IA en santé : +45% par an
. Outils de suivi et d’analyse basés sur les données réelles : 2G $ US ; +15% par an
. Aide à la décision et biomarqueurs IA : 10G $ US ; +11% par an
. Optimisation des essais cliniques : 5G $ US ; +45% par an