La Cleveland Clinic a mobilisé Synapsis AI de Dyania Health pour analyser plus de 7 800 dossiers de remplacement de valve aortique entre 2005 et 2021 et bâtir un modèle prédictif à 3, 5 et 10 ans. L’outil fonctionne au sein de l’hôpital, sur GPU NVIDIA, et laisse la décision aux cliniciens. Dyania revendique des signaux traçables et des gains de temps sur la révision des dossiers.
À la Cleveland Clinic, une étude de 7 800 cas exploitée par l’IA
La Cleveland Clinic s’est appuyée sur Synapsis AI pour accompagner une étude impliquant plus de 7 800 personnes ayant bénéficié d’un remplacement de valve aortique entre 2005 et 2021. Synapsis AI a examiné chaque dossier médical, intégrant aussi les échocardiogrammes réalisés après l’intervention, ce qui a permis d’élaborer un modèle permettant d’anticiper la dégradation de la valve et le risque de nouvelle intervention à trois, cinq et dix ans après l’opération. Selon l’établissement, la plateforme d’IA a terminé la relecture des dossiers pour l’ensemble des patients de la cohorte, alors qu’une telle tâche aurait nécessité plusieurs années de travail manuel pour les cliniciens. Le Dr Lars Svensson, chef de l’Institut de cardiologie, de vascularité et de thoracique à la Cleveland Clinic, estime que l’utilisation de ces technologies pour rassembler et analyser des informations afin de prédire la durée des valves cardiaques implantées représente une étape prometteuse vers de meilleurs résultats et des soins plus personnalisés pour les patients.
Un raisonnement clinique outillé, avec traçabilité et contrôle médical
Synapsis AI agit comme un moteur de raisonnement clinique qui parcourt notes, rapports et résultats de laboratoire et relie des informations parfois distantes de plusieurs années. Le système produit des signaux cliniques traçables à leur source dans le dossier, indiquant quels patients requièrent une attention particulière et pour quelles raisons. Les cliniciens examinent ces éléments de preuve et conservent la main sur toutes les décisions, l’outil se limitant à mettre en évidence des indices que le médecin doit confirmer et exploiter. Ce traitement automatisé des dossiers permet de libérer les équipes cliniques de la révision manuelle et leur donne la possibilité de consacrer ce temps aux patients.
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Traitement sur site et pile NVIDIA pour préserver la donnée
Synapsis AI est déployé à l’intérieur du pare-feu des établissements, sur un calcul accéléré par NVIDIA. Tous les dossiers d’un système de santé peuvent ainsi être traités localement, sans transfert externe ni extraction de données hors de l’hôpital. Dyania développe et entraîne ses modèles cliniques à l’aide des bibliothèques open source NVIDIA NeMo, puis procède à leur optimisation avec NVIDIA TensorRT et TensorRT-LLM pour améliorer la rapidité et la performance sur des serveurs GPU installés dans les hôpitaux.
Des usages étendus au-delà de la cardiologie
L’IA trouve déjà sa place dans le domaine médical, allant de la mise en relation des patients pour les essais cliniques à l’assistance apportée aux radiologues, aux équipes hospitalières et aux patients à domicile, tout en maintenant les cliniciens au cœur des décisions et en s’appuyant sur la puissance de calcul des technologies NVIDIA. En dehors de la cardiologie, cette même méthode peut être utilisée pour repérer des patients répondant aux critères des essais cliniques, combler les insuffisances de prise en charge en cardiologie et en oncologie, et créer des registres cliniques lorsque les informations pertinentes se trouvent dans le dossier médical. Les hôpitaux disposent de décennies d’historique patient, majoritairement sous forme de texte libre, dont l’examen exhaustif par un humain reste complexe, ce que Synapsis AI vise à automatiser sous contrôle médical.
