Posos, start-up spécialisée dans la médecine et l’intelligence artificielle (IA), annonce ce lundi avoir obtenu l’agrément de la Haute Autorité de Santé (HAS) pour sa base de données relative aux médicaments, Posos Medical Database. « Notre solution s’adresse à tout professionnel de santé qui sera amené à prescrire, délivrer ou administrer une prescription médicamenteuse à ses patients », indique Emmanuel Bilbault, PDG de la medtech française à Siècle Digital.

L’intelligence artificielle au service de Posos Medical Database

Les erreurs médicamenteuses sont souvent liées à de mauvaises prescriptions. Entre 2021 et 2022, elles ont progressé de 27 %. Posos a vu le jour en 2018, avec la mission de personnaliser et d’optimiser le processus de prescriptions grâce à l’intelligence artificielle. « L’apport de l’IA en santé a beaucoup de sens. La médecine n’étant pas une science exacte mais probabiliste, l’IA est très forte pour répondre à ces cas d’usage, » souligne le dirigeant.

Pendant trois ans, les équipes de Posos ont entraîné des modèles de machine learning sur le langage médical. En quelques secondes, leurs outils peuvent lire et annoter les fiches des médicaments, qui atteignent parfois deux cents pages. Lors d’une consultation, un professionnel de santé peut questionner la base de données en indiquant les caractéristiques physiques et pathologiques de ses patients. En retour, il reçoit un graphe de connaissance, un modèle probabiliste, mettant en avant les médicaments les plus efficaces à prescrire à leurs patients.

Jusqu’à présent, les bases de données médicamenteuses ne possédaient pas de terminologie claire et universelle. Les professionnels de santé étaient obligés de traduire les codes associés à chaque médicament afin de connaître leur nature et les prescrire à leurs patients. Celle qui a été développée par Posos s’appuie sur une terminologie internationale, associant chaque médicament à un code identifiable par les professionnels de santé. « Grâce à l’architecture inédite de la base Posos, un graphe de connaissance dans lequel toutes les données sont encodées suivant la terminologie SNOMED-CT, les réponses aux requêtes sont fournies instantanément et personnalisées selon les données patient du logiciel, » explique Emmanuel Bilbaut.

Les deux fondateurs de Posos, Emmanuel Bilbault et Benjamin Grelié, nourrissent de très grandes ambitions pour leur base de données conçue à l’aide de l’IA. Photographie&nbsp: Posos.

L’agrément de la HAS, étape essentielle avant l’internationalisation

En combinant SNOMED-CT et l’intelligence artificielle, la medtech française promet aux médecins de toute spécialité, aux infirmiers, et aux pharmaciens, un outil rapide, compréhensible, et efficace. « Initialement, les bases de données médicamenteuses avaient été conçues pour afficher des informations sur un traitement. Aujourd’hui, on leur demande d’être intelligentes, qu’elles puissent exploiter ces informations afin de proposer des recommandations pour les prescriptions, » insiste le PDG de Posos.

Considérant que sa base de données répondait aux attentes des professionnels de santé, la société a fait une demande et obtenu une certification de la HAS. Un agrément qui n’avait plus été accordé depuis vingt ans. « Cet agrément permet de garantir que la base de données contient les bonnes informations, et qu’elle a été construite de manière sécurisée ».

Afin de justifier de la fiabilité de la base de données qu’elle a construite, la start-up a mis au point un processus qui a fini de convaincre la HAS. Lorsque l’IA a fini de pré-annoter la fiche médecin d’un médicament, deux pharmaciens vérifient successivement les informations traitées. Par la suite, un algorithme développé par Posos vérifie de nouveau la cohérence de ces nouvelles données dans la base. Un process qui permet de s’assurer de la fiabilité du graphique de connaissance fourni aux professionnels de santé qui utilisent l’outil.

À l’heure actuelle, cette base de données, utilisable à travers une application mobile ou un site internet, est exploitée par plus de 80 000 professionnels de santé en France. Toutefois, la start-up ne compte pas s’arrêter là, et a anticipé son internationalisation. « Les algorithmes de traitement du langage médical que nous avons conçus sont capables de s’affranchir de la barrière de la langue. Il sera possible d’inclure très rapidement d’autres langues et d’autres pays dans la base, pour construire une base de connaissance mondiale, » se projette Emmanuel Bilbault.

L’entreprise est même allée plus loin, concevant sa base « pour être requêtée par des grands modèles de langage, si nécessaire ». Un détail qui ouvre la porte à des partenariats avec les acteurs de l’IA générative.