Une alternative non invasive pour mesurer l’hypertension intracrânienne
L’hypertension intracrânienne (HIC) élevée est une affection dangereuse et critique causée par la maladie ou un traumatisme cérébral. Même si un traitement immédiat est nécessaire, la HIC est souvent difficile à détecter et c’est là tout le problème. Par exemple, après un accident de la route, les médecins ont tendance à se concentrer sur les blessures visibles, comme les hémorragies, fractures et coupures. Les blessures «invisibles», comme les lésions cérébrales, sont seulement diagnostiquées plus tard. Malheureusement, avec la HIC, plus tard rime avec trop tard. «L’évaluation des lésions internes et de l’augmentation de la HIC est cruciale pour décider des soins immédiats à apporter aux patients et assurer une rééducation réussie», indique Kathrine Céline Friis, responsable de la communication administrative chez StatuManu ICP, une société de technologie médicale basée au Danemark. Pour combler cette lacune en matière de traitement, la société a mis au point une alternative non invasive pour mesurer la HIC. Appelée «ICP Instant», cette solution innovante utilise la technologie d’imagerie, l’optique précise et avancée, l’intelligence artificielle, ainsi que des algorithmes d’apprentissage profond pour fournir une évaluation instantanée et une surveillance continue des changements dans la HIC. Désormais, grâce au soutien du projet ICPstatu, financé par l’UE, ce dispositif médical révolutionnaire se rapproche de sa mise sur le marché.
Définir une nouvelle norme
ICP Instant est conçu pour être convivial. Au lieu de percer un trou dans le crâne du patient, ce système mesure la HIC en prenant simplement une vidéo de la doublure intérieure de l’œil. Deux vidéos de ce type sont ensuite comparées pour identifier l’évolution potentielle de la pression. Ces données sont par la suite analysées par un logiciel fondé sur l’apprentissage automatique et pouvant fournir des résultats en moins d’une minute. Le projet ICPstatu entend faire d’ICP Instant l’outil standard pour mesurer et suivre les changements de la HIC — un objectif ambitieux nécessitant d’importantes recherches et des tests cliniques. Pour ce faire, StatuManu ICP s’est tourné vers l’équipe de neurochirurgie de l’hôpital universitaire d’Odense (OUH). «Nous avons lancé un essai clinique à l’OUH pour comparer et valider notre solution par rapport à la référence actuelle», explique Kathrine Céline Friis. «Cet essai est fondamental pour documenter la sécurité et l’efficacité de cette solution et ces données sont indispensables pour obtenir le marquage CE.» Bien qu’en cours, cet essai clinique a déjà produit des résultats sur 26 patients avec 300 vidéos. «Ces vidéos sont utilisées pour nous aider à développer et améliorer le modèle actuellement appliqué lors de l’analyse des images», ajoute Kathrine Céline Friis.
Prêt pour commencer à sauver des vies
Selon Kathrine Céline Friis, cette collaboration unique entre les milieux industriel et universitaire était indispensable au développement du logiciel ICP. Elle a également abouti à la publication d’un article sur la surveillance non invasive de la HIC dans la revue «Nature». «Nous sommes fiers de travailler avec l’OUH sur l’amélioration du traitement et des résultats globaux pour les patients», commente Kathrine Céline Friis. «L’un des moments où nous nous sommes sentis les plus fiers a été lorsque nous avons reçu les premiers résultats de l’essai clinique initial, qui a étayé nos hypothèses.» Grâce au soutien apporté par le financement de l’UE, ICP Instant est bien parti pour sauver des vies. «Ce projet aidera à sauver la vie et la fonction cérébrale des personnes — ce qui est l’objectif de tout ce que nous entreprenons», conclut Kathrine Céline Friis. La société entend obtenir le marquage CE en 2022. Pour y parvenir, elle soumet une demande de financement supplémentaire pour approfondir le développement de son concept en solution complète.
Mots‑clés
ICPstatu, hypertension intracrânienne, HIC, traumatisme cérébral, technologie d’imagerie, intelligence artificielle, apprentissage profond, dispositif médical, apprentissage automatique