PROBLÉMATIQUE

Lovis est une startup proposant une plateforme web et des services de télémédecine bucco-dentaire. La société vise à améliorer la prévention bucco-dentaire de tous et notamment en optimisant les parcours de soins. Pour cela, Lovis s’appuie à la fois sur des arbres décisionnels couplés à l’analyse par IA de photos ou de scans 3D réalisés à domicile, en établissements de santé ou encore en cabinet dentaire pour réaliser des pré-diagnostics bucco-dentaires automatisés.

CLIENT

LOVIS Lyon (FRANCE)

SOLUTION APPORTÉE

Neovision a mis à contribution son expertise pour créer une technologie d’Intelligence Artificielle capable de réaliser un pré-diagnostic en se basant sur les scans dentaires 3D reçus par Lovis. Pour cela, Neovision a tout d’abord travaillé sur la segmentation des dents puis sur leur classification pour diagnostiquer certaines pathologies : caries (et obturations), tartre (et plaque) ou encore dents à l’état de racine. Tout cela, à partir des seuls scans dentaires 3D envoyés réalisés par des professionnels de santé.

BÉNÉFICE CLIENT

A court terme, Lovis dispose d’une solution lui permettant d’accroître considérablement sa capacité de traitement de scans. Cette brique technologique reposant sur de l’IA, assiste Lovis et tout chirurgien-dentiste client de la solution dans le diagnostic bucco-dentaire en établissant un premier pré-diagnostic visuel sur les scans 3D mais aussi en formalisant les informations patient et les recommandations issues du diagnostic dans un compte-rendu édité automatiquement. Cette technologie permet à Lovis de mener à bien sa quête : valoriser la prévention et améliorer l’accès aux soins bucco-dentaires pour tous.

RÉALISATION

Les deux sociétés se sont rencontrées au travers de leurs CEO respectifs et grâce à un entremetteur de choix : Minalogic. Tout cela se déroula dans le cadre du programme EasyTech, qui vise à accélérer et faciliter le transfert technologique (faire passer une technologie d’un laboratoire à une entreprise). Charles Faroche, Directeur Médical et co-fondateur de LOVIS, venait proposer son projet et Lucas devait l’auditer. En faisant connaissance, les deux dirigeants posaient déjà les bases d’une collaboration fructueuse.

Dès le début, Charles exposa la problématique à laquelle il souhaite répondre mais aussi ses ambitions. Le tout est limpide : à date l’objectif de LOVIS était de rendre les soins bucco-dentaires accessibles aux seniors et aux personnes âgées en situation de dépendance. En effet, se rendre dans un cabinet dentaire représente une véritable épreuve pour ces patients et les soins bucco-dentaires sont régulièrement repoussés au plus tard. Son idée est donc d’amener les soins bucco-dentaires dans les établissements de santé et les EHPAD en proposant une solution complète alliant plateforme de télédentisterie, pré-diagnostic et recommandations de prise en charge. Il ira même jusqu’à développer le « Smartch » ou Matching Intelligent pour coordonner les prises en charge en fonction de la mobilité (patient) et de l’accessibilité (praticien) ainsi que le niveau de troubles cognitifs (patient) avec le plateau technique (praticien).

Données, anonymisation, annotations

Neovision a ainsi pris le projet à bras le corps et s’est lancé dans la conception d’une plateforme permettant de réaliser un pré-diagnostic dentaire sur des scans 3D. Pour cela, l’équipe experte en IA avait besoin de données représentatives telles que des scans 3D, des métadonnées relatifs à ces scans, des CRs type, etc.

Bien entendu, chaque scan envoyé à Neovision se devait d’être parfaitement anonymisé mais aussi annoté. Comme vous vous en doutez, Neovision n’est pas un spécialiste en santé dentaire, l’expertise de LOVIS était donc essentielle. En effet, l’annotation de ce type de scan se fait au travers d’une interprétation experte puisque le diagnostic de certaines pathologies est aussi subtil que critique.

LOVIS envoya donc à Neovision des scans 3D représentant la dentition voire la denture de patients réels, mais tout à fait anonymisés et annotés. Cette annotation portait sur l’identification des dents et l’interprétation de leur état avec la présence de pathologies ou non. Pour un premier prototype, l’équipe technique Neovision a pu exploiter 90 scans 3shape annotés (80 pour l’entraînement, 10 pour le test). Ces données, en plus d’être annotées, ont également été augmentées via un découpage en morceau, des sous-échantillonnages, des translations et des rotations.

La première étape du projet consistait à développer un modèle de segmentation sémantique par instance. L’idée est de pouvoir identifier et isoler chaque dent présente sur les mâchoires du patient. Chaque dent est identifiable via un numéro issu d’une nomenclature internationale (voir l’image). Ici, le but est de venir appliquer une couleur différente à chaque dent et de lui donner le bon numéro. Il s’agit ici d’une première phase d’identification.

Développements et évolutions à venir 

Classification et pré-diagnostic automatique 

Toutefois, pour répondre à l’objectif de LOVIS, il faudrait aller plus loin dans la classification. Outre cette étape de segmentation, essentielle mais peu applicative, le modèle doit être capable de catégoriser chaque dent dans une ou plusieurs classes (par exemple : bonne santé, carie, tartre, état racine…). Pour se faire, une autre partie de l’annotation sera utilisée : l’interprétation experte et donc le diagnostic établi par le Dr Charles Faroche.

Avec ces données annotées, Neovision disposait d’une bonne base d’apprentissage composée des scans 3D et des métadonnées relatives au pré-diagnostic établi par le Dr Faroche.

Suite logique des choses, Neovision entraînera un modèle capable de segmenter chaque dent présente sur un scan et de les classifier en fonction de leur état. En faisant cela, le modèle établira donc un pré-diagnostic automatique pour chaque dent.

Ce modèle sera ensuite intégré dans un démonstrateur en ligne permettant de valider ses performances mais aussi de visualiser clairement et simplement la classification. En effet, chaque pathologie répond à un code couleur apposé sur le scan, ce qui permet d’identifier très rapidement les dents présentant une pathologie.

Cette technologie permettra aux chirurgiens-dentistes d’accélérer les diagnostics dentaires de leurs patients, ce qui élargit grandement leur capacité de prise en charge. Ces outils amélioreront considérablement les rapports que les praticiens entretiennent avec leur patient et permettront d’individualiser les prises en charge. A titre d’exemple, ce n’est pas parce que la sécurité sociale prend en charge 2 détartrage par an qu’ils sont systématiquement nécessaires pour chacun.

Formalisation de compte-rendu

Pour aller toujours plus loin dans l’optimisation de la prise en charge, Neovision travaille également sur une technologie permettant de formaliser le compte-rendu soignant et patient issu de l’analyse des scans.

Ainsi, en fonction du dossier patient (traitement médicamenteux, antécédents, allergies et pathologies existantes par exemple) et du pré-diagnostic validé par le praticien, un compte-rendu est édité automatiquement. Ce dernier comprend un résumé du diagnostic mais aussi et surtout les recommandations faites au patient, qu’elles soient préventives ou curatives.

Sans remplacer le chirurgien-dentiste, loin de là, la technologie développée par Neovision vient l’assister. En effet, le compte-rendu formalisé reste totalement éditable et le praticien peut venir apporter toutes les modifications nécessaires, sans avoir à se concentrer sur la forme et la rédaction.

TECHNOLOGIES & EXPERTISES ASSOCIÉES

DEEP LEARNING, COMPUTER VISION, 3D, NLP

TÉMOIGNAGE

« Je suis très satisfait de l’accompagnement dont j’ai pu bénéficier avec l’équipe de Neovision. Chaque collaborateur est très impliqué, professionnel et d’une valeur ajoutée considérable à tout porteur de projet. »

Dr Charles Faroche – Directeur Médical et co-fondateur de Lovis