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DreamUp Vision veut prévenir la cécité grâce au Deep Learning

DreamUp Vision veut prévenir la cécité grâce au Deep Learning

© DR

Incubée à l'Institut de la vision, la start-up DreamUp Vision a développé un algorithme de deep learning capable de diagnostiquer de manière précoce la rétinopathie diabétique, principale cause de cécité au sein de la population active. La jeune pousse entend décliner son algorithme pour détecter d'autres pathologies. 

Les algorithmes de deep learning n’intéressent pas uniquement les industriels friands de cette nouvelle technologie pour la maintenance prédictive, la logistique, la robotique ou encore le développement des véhicules autonomes. Ces algorithmes d’intelligence artificielle trouvent aussi des applications dans le monde de la santé. La start-up DreamUp Vision le prouve. « Les technologies de deep learning constituent un véritable outil d’aide au diagnostic pour les médecins et les biologistes » explique Ekaterina Besse, sa fondatrice, que nous avons rencontrée à l’occasion du salon Big Data, qui se tenait les 7 et 8 mars au Palais des congrès de Paris.

Incubée à l’Institut de la vision, la jeune pousse issue des activités de l’entreprise DreamQuark, a développé un algorithme de deep learning capable de détecter de manière précoce la rétinopathie diabétique. « Il s’agit de la principale cause de cécité au sein de la population active », rappelle la jeune entrepreneure. Or, si le malade est pris en charge suffisamment tôt, il est possible d’éviter cette cécité.

Concrètement, l’algorithme reconnaît seul les signes de la maladie, en détectant des microanévrismes, des tâches ou le mauvais état des artères, sur des images de fond d’œil réalisées à partir d'un rétinographe. Mais pour que cet algorithme devienne intelligent, il a d’abord fallu l’entraîner. Le modèle mathématique a ainsi été "nourri" de 90 000 images de fond d’œil de patients atteints de la pathologie. « Grâce à ces nombreux exemples, la machine a compris seule pourquoi ces images avaient été classées comme correspondant à la maladie », explique Ekaterina Besse.

Une commercialisation prévue dans 18 mois

Aujourd’hui, l’algorithme est non seulement capable de dépister la maladie en quelques secondes, mais aussi de déterminer son stade de développement. Son niveau de performance est comparable à celui des ophtalmologues. « Notre algorithme dépiste la maladie dans 97,5 % des cas, contre 96 à 98 % pour les professionnels », assure la fondatrice de la start-up. Des premiers essais cliniques sont prévus dans les prochaines semaines et les membres de l’équipe espèrent commercialiser leur solution d'ici un an et demi.

« Le but est de rendre la solution accessible à n’importe quel professionnel de la santé : aux ophtalmologues, mais aussi aux généralistes et aux infirmières pour qu’un diagnostic puisse être réalisé sans avoir besoin nécessairement de connaissances sur la maladie », précise Ekaterina Besse.

En attendant, la start-up planche sur un second algorithme de vision par ordinateur, qui permettrait d’expliquer pourquoi le premier modèle mathématique a posé tel ou tel diagnostic. A terme, la technologie de DreamUp Vision pourrait être déclinée afin de détecter d’autres pathologies. Pour financer son développement, la jeune pousse cherche actuellement à lever un million d’euros. 

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