Comme beaucoup d’entreprises transformatrices, 16 Bit a vu le jour grâce à l’intelligence et à la vision de ses fondateurs, mais aussi grâce à bon nombre de heureux hasards. 16 Bit n’existerait peut-être pas si le Dr Mark Cicero et le Dr Alexander Bilbily n’avaient pas tous deux choisi de poursuivre des études de médecine (après une formation en génie et en informatique, respectivement), s’ils n’avaient pas tous deux décidé de se spécialiser en radiologie et s’ils ne s’étaient pas retrouvés dans le même programme de formation en résidence à l’Université de Toronto.
Quand ils se sont rencontrés, ils se sont découvert une fascination commune pour le recours à l’intelligence artificielle (IA) en médecine et le même désir de laisser leur marque dans ce domaine. « Il y a une telle masse de données disponibles sur le corps humain issues de divers tests et capteurs qu’il est impossible pour un être humain d’assimiler et de voir tous les liens qui pourraient exister. L’IA est l’outil parfait pour réaliser cette tâche », explique Bilbily.
En 2016, Bilbily et Cicero ont créé un outil appelé Physis qui recourt à l’apprentissage automatique pour aider les radiologues à déterminer l’âge osseux d’un enfant (afin de diagnostiquer les troubles de croissance). Physis a remporté la première place à un concours de la Radiological Society of North America et environ 200 radiologues au Canada ont maintenant adopté l’outil.
Malgré leur importance, les tests d’âge osseux ne sont pas monnaie courante, et Cicero et Bilbily voulaient exercer un plus grand impact sur les soins de santé au pays. Voilà ce qu’ils ont fait à l’aide de Rho, un outil de dépistage fondé sur l’IA qui prédit le risque d’ostéoporose à partir de radiographies existantes prises pour des raisons autres, comme la recherche d’une fracture, d’une tumeur ou d’une infection.
Actuellement, les médecins utilisent l’absorptiométrie à rayons X biphotonique (DEXA) pour mesurer la densité osseuse et diagnostiquer l’ostéoporose. Un dépistage précoce du problème permet aux médecins de prévenir les fractures de la hanche et de la jambe, entre autres. Il est aussi possible d’éviter la succession de problèmes de santé qui peuvent survenir quand une personne âgée ne peut plus faire d’exercice ni s’occuper d’elle-même sans aide.
L’ennui, c’est que beaucoup de gens ignorent les risques ou ne s’en préoccupent pas suffisamment pour demander un examen DEXA. En outre, des personnes plus jeunes peuvent souffrir d’ostéoporose sans le savoir, car cette population n’est pas visée par les lignes directrices de l’examen DEXA.
En tant que médecins, Cicero et Bilbily savaient que la qualitéosseuse, et non seulement la densité osseuse, change avec l’ostéoporose. « Par analogie, la densité osseuse est la quantité de béton que vous avez, tandis que la qualité osseuse dépend de la façon dont le béton est structuré. En l’absence de bons piliers, l’os sera beaucoup plus faible », explique Bilbily.
Le déclic s’est fait lorsque Bilbily et Cicero ont partagé leurs soupçons : même si les radiographies ne montrent pas directement la densité osseuse, comme le font les examens DEXA, elles pourraient renfermer des indices sur la qualité osseuse et, par conséquent, sur l’ostéoporose. Bien qu’un être humain ne puisse pas analyser les changements subtils de la qualité osseuse sur une radiographie et diagnostiquer l’ostéoporose, Cicero et Bilbily se disaient qu’un système d’IA pourrait le faire. Si l’IA pouvait prédire l’ostéoporose à partir d’une radiographie, les médecins pourraient diagnostiquer et traiter l’ostéoporose plus tôt et chez un plus grand nombre de personnes,améliorant ainsi considérablement les résultats pour la patientèle et réduisant les dépenses en santé.
Ci-dessus : Mark Cicero (à gauche) et Alex Bilbily (à droite), cofondateurs et co-chefs de la direction de 16 Bit.
Pour créer Rho, Cicero et Bilbily ont apparié des dizaines de milliers de résultats d’examens DEXA avec des examens radiologiques. Ils ont ensuite soumis ces paires à leur algorithme d’IA exclusif. Au fur et à mesure que l’ordinateur « apprenait » à partir d’un plus grand nombre de paires DEXA-radiographies, le programme réussissait de mieux en mieux à reconnaître l’ostéoporose dans une grande variété de radiographies provenant de divers sites anatomiques et chez des personnes de diverses origines ethniques.
Heureusement, l’hypothèse des fondateurs selon laquelle les radiographies pouvaient prédire l’ostéoporose était juste. En effet, Rho affiche un taux de précision de 85 % dans la prédiction d’une faible densité osseuse. « Un résultat Rho positif indique au médecin qu’il faut évaluer sérieusement la santé osseuse de cette personne », explique Bilbily. L’évaluation de la santé osseuse comprend souvent un questionnaire sur le risque de fracture, avec ou sans examen DEXA, en fonction du scénario clinique particulier.
Malgré ce premier déclic, Bilbily et Cicero s’empressent de balayer l’idée selon laquelle l’innovation se résume à une série de percées. Ils ont créé l’algorithme de Rho en menant des centaines d’expériences au fil de nombreux mois et, petit à petit, en peaufinant l’algorithme. Ensuite est venue la « partie difficile », comme l’explique Cicero, qui a consisté à intégrer l’outil à divers systèmes d’imagerie en milieu hospitalier, à veiller à ce que Rho fournisse les données à un moment et d’une manière que les médecins jugeraient utiles, et à déterminer qui paierait pour cet outil.
Le financement d’ INOVAIT a permis à Cicero et Bilbily d’embaucher du personnel et d’établir des partenariats avec des hôpitaux, des cliniques d’imagerie et des groupes de recherche. Le soutien précoce d’INOVAIT s’est révélé essentiel pour accroître la valeur et l’attrait de l’entreprise en réduisant les risques pour d’éventuels investisseurs. « Aujourd’hui, les investisseurs manifestent un vif intérêt pour notre entreprise, déclare Cicero. Mais il y a deux ans, alors que nous n’avions qu’une validation de principe sans aucun produit, alors que notre entreprise présentait le niveau de risque le plus élevé, INOVAIT nous a aidés. »
Pour que Rho soit un produit viable, Bilbily et Cicero ont imaginé une solution à court terme dans le cadre d’une stratégie à long terme. À court terme, les radiologues paient pour utiliser Rho. C’est logique, car Rho augmente le nombre d’examens DEXA, et les radiologues sont payés pour chaque examen interprété. À long terme, Bilbily et Cicero accumulent des données pour démontrer que les personnes dont les radiographies sont analysées par Rho ont plus de probabilités d’être diagnostiquées et traitées pour l’ostéoporose et sont donc moins susceptibles de subir une fracture. Comme chaque fracture peut coûter de 30 000 à 50 000 dollars au système de santé public, l’objectif est d’utiliser ces données pour convaincre les gouvernements que de payer pour les examens faits à l’aide de Rho permettrait de réaliser des économies nettes.
Bien que Geoffrey Hinton, lauréat du prix Nobel 2024 et surnommé le « parrain de l’IA », ait suggéré en 2016 qu’il fallait cesser de former des radiologues, Cicero et Bilbily prévoient que les radiologues humains resteront indispensables, parallèlement aux progrès de l’IA, au moins pendant une dizaine d’années encore.
Après cela, l’avenir de la radiologie, et de presque tous les domaines, est trop difficile à prédire. Ils sont néanmoins certains que l’IA, grâce à Rho et à d’autres technologies médicales innovantes, continuera d’améliorer les soins prodigués à la patientèle. Et, comme le dit Bilbily, « les médecins ne peuvent vraiment pas s’y opposer ».
