Une IA générative apprend le langage du cœur

Entraînement sur des millions de battements

Ce grand modèle est une « architecture classique de type transformer dont différentes briques sont adaptées pour traiter les séries temporelles que sont les signaux PPG (N.D.R. : photopléthysmographie) », expliquent Fabien Niel (directeur technique et co-fondateur) et Alain Habra (CEO et co-fondateur) au MagIT.

Cette IA a commencé à s’entraîner sur 10 millions de battements cardiaques. Mais la deeptech prévoit de faire ingérer beaucoup plus de données à son modèle qui tourne sur AWS. Elle vise les 200 millions de battements en 2025.

Cette volumétrie devrait être atteignable grâce à deux sources. La première vient des hôpitaux partenaires. La seconde concerne les données issues des « sessions de respirations » de sa nouvelle application de coaching respiratoire (Zenbox).

« Nous avons déjà travaillé avec cinq hôpitaux pour nos différentes études cliniques. Les données d’intérêt pour Quantiq sont collectées directement par nos soins lors de ces études », précisent les deux responsables.

Fine-tuning et corrélations

La corrélation entre un signal faible (battement) et un risque pour la santé (fibrillation atriale) a été faite dans la phase de pré-entraînement pendant le fine-tuning.

« Au niveau du fine tuning, on présente au modèle des signaux PPG de patients sains et de patients en épisode de fibrillation. Le modèle apprend ainsi à identifier les caractéristiques du signal liées à la présence d’une fibrillation atriale », détaillent Fabien Niel et Alain Habra.

Quantiq a été fondée en 2020 initialement dans… le quantique. Son objet a ensuite été de transformer des caméras et des smartphones en dispositifs médicaux. Depuis un smartphone, Quantiq dit par exemple pouvoir analyser en 30 secondes un visage et mesurer par exemple la fréquence respiratoire, ou demain la tension artérielle.

Une IA dans le parcours patient

Quand elle sera commercialisée, la solution sera accessible sur un modèle SaaS classique – une licence par mois et par utilisateur – « de quelques euros ». Les clients ciblés sont les plateformes de téléconsultation, de télésurveillance, et d’assurances.

« L’important est de rentrer dans un parcours patient », insistent Fabien Niel et Alain Habra. « L’objectif premier est le suivi régulier de patients pour le suivi de maladies chroniques. Ainsi nous pourrons remonter les résultats aux médecins pour interprétation ».

Aujourd’hui, l’IA du cœur n’est pas encore en production. « Nous venons tout juste d’obtenir la certification CE qui permet la commercialisation d’un dispositif médical en Europe », justifient les responsables. Mais cela ne saurait tarder ?