Lors de l’événement MedTech_IA en juin dernier, Jean-François Pomerol (PDG de Tribun Health) et Céline Riou (cheffe de produit IA) ont présenté une idée simple mais puissante : l’intelligence artificielle n’est plus un objectif pour « un jour » en anatomopathologie, elle est déjà là, elle fonctionne, et elle fait déjà une différence concrète.
Ils ont exposé, étape par étape, comment l’IA peut aujourd’hui aider à relever certains des plus grands défis de la santé : l’augmentation de l’incidence des cancers, la pénurie mondiale de pathologistes et la complexité croissante des diagnostics.
Nous entrons dans une ère où la question n’est plus si nous devons appliquer l’IA aux flux de travail en pathologie, mais à quelle vitesse nous pouvons la déployer de façon responsable et efficace.
Le patient et le temps qui presse
Derrière chaque lame, il y a une personne qui attend. Lorsqu’un diagnostic cancer est suspecté, le parcours commence par une biopsie. Mais dans de nombreux cas, des semaines peuvent s’écouler avant qu’un diagnostic précis ne soit posé. La maladie, elle, n’attend pas.
La mission est claire : raccourcir le délai entre le soupçon et la certitude, tout en maintenant les plus hauts standards de précision et de reproductibilité. C’est là que l’IA intervient, non pas comme une baguette magique, mais comme un ensemble d’outils intelligents et ciblés pour permettre aux médecins d’agir plus vite et mieux.
Voici quatre exemples partagés par Tribun Health lors de l’événement :
1. Contrôle qualité des lames : détecter les problèmes avant qu’ils ne retardent les soins
- Aujourd’hui : une fois les lames numérisées, le pathologiste peut découvrir des défauts (flou, tissu manquant, mauvais cadrage) seulement après avoir ouvert le fichier. À ce stade, une renumérisation fait perdre un temps précieux.
- Avec l’IA (QC4Scan développé par Tribun Health) : chaque lame est analysée automatiquement dès le scan. Les lames défectueuses sont immédiatement signalées et renvoyées au rescannage, avant de ralentir le flux de diagnostic.
2. Comptage mitotique dans le cancer du sein : chaque mitose compte
- Aujourd’hui : compter les mitoses (tâche cruciale pour évaluer le grade tumoral) est un travail manuel, long, fastidieux et sujet à la variabilité d’un observateur à l’autre.
- Avec l’IA (Mitoses développé par Tribun Health) : des algorithmes détectent, segmentent et classent les mitoses potentielles. Le pathologiste les vérifie et les valide rapidement, avec une meilleure fiabilité et cohérence.
On gagne du temps et on garantit des résultats plus reproductibles, ce que chaque patient mérite.
3. Diagnostic du cancer de la prostate : prioriser les bons cas
- Aujourd’hui : une biopsie de prostate peut nécessiter l’examen d’une douzaine de lames, même quand aucune lésion n’est présente. Cela accapare du temps et de l’attention, et la fatigue augmente les risques d’erreurs.
- Avec l’IA (modèle Ibex intégré dans CaloPix® IMS) : chaque lame est présélectionnée et triée, les cas suspects sont mis en évidence avec une estimation du score de Gleason. Les cas urgents passent en tête de la liste de travail.
Un parfait exemple de technologie qui assiste le jugement humain et garantit que les patients les plus critiques soient vus en priorité.
4. Structuration des comptes rendus : réduire les frictions à la dernière étape
- Aujourd’hui : rédiger un compte rendu reste une tâche manuelle, lourde en dictée, sujette aux erreurs, interruptions et corrections.
- Avec l’IA (modèle linguistique développé par Tribun Health) : au fur et à mesure que le pathologiste parcourt la lame et commente ce qu’il voit, le système extrait les éléments clés et produit automatiquement un rapport structuré, conforme aux guidelines et prêt à être intégré au dossier médical.
L’objectif : éliminer les tâches ingrates de dictée et de correction pour permettre aux médecins de se concentrer là où leur savoir-faire est indispensable.
Un flux de travail plus intelligent, de bout en bout
L’IA ne remplace pas les pathologistes, elle les rend plus puissants.
En appliquant intelligemment l’apprentissage automatique à chaque étape, de l’assurance qualité des images à l’assistance à l’analyse, en passant par la structuration des rapports et l’intégration des systèmes, on transforme tout un flux de travail pour le rendre plus rapide, fiable et résilient.
Ce n’est pas une révolution brutale, mais une série d’améliorations pragmatiques. L’effet cumulé est profond :
- Du temps gagné là où il compte le plus.
- De la précision là où l’erreur est inacceptable.
Et demain
Ce qui ressort le plus de l’approche présentée par Jean-François et Céline, c’est son sens du concret et sa volonté de s’ancrer dans la réalité du terrain.
Ces outils ne prétendent pas remplacer la compétence et le discernement des professionnels formés. Ils rendent simplement leur travail plus facile, plus rapide, plus régulier et moins épuisant mentalement.
C’est exactement le type d’innovation dont la santé a besoin : une technologie qui augmente l’humanité plutôt qu’elle ne la concurrence.
Dans un monde où les professionnels qualifiés sont rares et où les maladies deviennent plus complexes, l’IA permet de garantir à chaque patient un diagnostic non seulement plus rapide, mais aussi plus précis et plus détaillé, une exigence devenue essentielle à l’heure où les traitements sont de plus en plus ciblés, personnalisés et techniquement complexes. Identifier la bonne thérapie nécessite une compréhension fine de chaque cas, et c’est précisément ce que l’IA permet d’approcher avec plus de rigueur et de constance.
🔗 Vous pouvez visionner la présentation complète de Jean-François Pomerol et Céline Riou sur YouTube.
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