Intelligence artificielle et machine learning dans les dispositifs médicaux : 20 sociétés françaises ont obtenu une autorisation de mise sur le marché de la FDA

Après avoir étudié la liste de la FDA consacrée aux technologies AR et VR début novembre, nous nous sommes penchés pour la troisième fois sur celle dédiée à l’IA/ML, qui a été mise à jour le 7 août. 

Il apparaît d’abord que l’organisation américaine a attribué 950 autorisations à 812 dispositifs médicaux (DM) depuis le milieu des années 1990, avec une croissance particulièrement forte à partir de 2016. Les demandes ont été déposées par 381 sociétés différentes. 

La FDA n’a pas baissé son rythme d’autorisations On en compte 107 en août 2024, contre 118 à la même période en 2023 et 106 en 2022. Au premier semestre 2024, le nombre d’autorisations est donc relativement stable.

Trois-quart des DM concernent toujours la radiologie

Parmi les dix-sept catégories de la santé qui comptent au moins un dispositif IA autorisé, la radiologie demeure, de loin, la plus représentée, avec 723 autorisations depuis 1995, soit environ 76 % du total. Pour l’année 2024, de nombreuses entreprises spécialisées en radiologie figurent dans la liste de la FDA, dont deux grands acteurs de l’imagerie médicale, l’allemand Siemens Healthineers (ex-Siemens Healthcare, Siemens Medical Solutions et Siemens Medical Systems) et le chinois United Imaging avec respectivement onze et six autorisations. 

La start-up française Avicenna.AI est également présente avec trois nouvelles autorisations au premier semestre 2024 pour ses outils d’IA de triage s’appuyant sur l’analyse de scanners CINA VCF (détection opportuniste des fractures ostéoporotiques) et CINA iPE (détection opportuniste de l’embolie pulmonaire) ou encore pour CINA ASPECTS, son outil d’aide au diagnostic dédié à l’AVC ischémique. Cyril di Grandi, le président de la société fondée en 2018, explique à mind Health les bénéfices de ces technologies pour les radiologues : “Ils ne vont pas forcément rechercher ces pathologies, ou ils peuvent le faire trop tard, par exemple pour des patients en suivi oncologique dans le cas de l’embolie pulmonaire. iPE et VCF fonctionnent en background et en temps réel afin de repérer les examens éligibles à la détection de l’embolie pulmonaire ou de la fracture ostéoporotique et notifier les praticiens.” En septembre 2024, après la mise à jour de la liste de la FDA, la société installée à La Ciotat a indiqué avoir obtenu une nouvelle autorisation 510(k) pour son outil de détection de fractures des cervicales CINA-CSpine. En quatre ans, elle a donc obtenu au total septautorisations de l’institution américaine.

Les dispositifs liés aux troubles cardiovasculaires comptent, quant à eux, pour 10 % de l’ensemble. Cela notamment grâce à la start-up californienne AliveCor avec ses solutions Impala et Corvair (mesure et interprétation des électrocardiographes).

Quelles sociétés sont en pointe ?

Le raz-de-marée de l’IA observé dans la radiologie depuis 2017 explique que les 15 sociétés qui ont reçu le plus grand nombre d’autorisations soient toutes des spécialistes de l’imagerie médicale. Si mi-2023 GE Medical Systems devançait Siemens Healthineers, l’ordre sur le podium s’est inversé cette année, avec 66 mentions pour la société sud-coréenne (c’était 38 mi-2023) contre 50 pour sa concurrente américaine (41 l’année dernière). 

Les Néerlandais Philips Medical Systems et Quantib et le Taïwanais EverFortune.AI ont fait leur entrée dans le top 15 à la faveur des dernières mises à jour de la FDA. 

Quels sont les acteurs français ?

Nous avons identifié six sociétés françaises qui ont reçu au total neuf nouvelles autorisations au premier semestre 2024. Toutes sont spécialisées dans l’IA en imagerie. Comme précisé précédemment, Avicenna.AI domine le classement avec un total de sept solutions (dont quatre nouvelles).

Milvue intègre, pour la première fois, la liste de la FDA. La start-up, lauréate du programme Health20 et membre de l’incubateur PariSanté Campus en 2023, peut ainsi commercialiser sa solution SmartChest sur le marché américain. On retrouve aussi, pour la quatrième année consécutive, TheraPanacea, spin-off de l’Université Paris-Saclay, avec une nouvelle version d’ART-Plan.

Citons aussi InHeart pour inHEART Models, Sonio pour Sonio Detect et EOS Imaging pour VEA Align. Cette dernière, après avoir déjà pénétré le marché américain en 2019 avec EOSedge (une solution d’imagerie par rayon X), a validé auprès de la FDA deux dispositifs médicaux liés à l’IA.

Les sociétés françaises suivent la tendance générale. Parmi leurs 42 autorisations FDA, 80 % environ concernent la radiologie et 17 % les maladies cardiovasculaires. Une seule concerne la microbiologie, Vitek MS, de BioMérieux. Avec cette autorisation dès 2013, le laboratoire spécialisé dans le diagnostic in vitro était le premier français à figurer dans la liste de la FDA.

Quels types de dispositifs ?

Il est possible d’analyser avec plus de précision la nature des dispositifs médicaux de chaque catégorie. En radiologie par exemple, le “System, Image processing, Radiological” baisse légèrement passant de 18 % en 2023 à 15% (142 autorisations). A l’inverse, l’“Automated radiological image processing software” gagne 2 points par rapport à l’année passée, à 13 % (124 autorisations).

Hors imagerie médicale, la spécialité “Computer, Diagnostic, Programmable” (maladies cardiovasculaires) compte pour environ 2 % de l’ensemble. Dans le domaine de l’urologie/gastro-entérologie, la catégorie “Gastrointestinal Lesion Software Detection System” représente, quant à elle, 1 %.

La doctrine accompagne les évolutions technologiques

Les évaluateurs de la FDA s’adaptent aux évolutions de l’IA, comme en témoigne Cyril Di Grandi, dont la société a obtenu sa première autorisation en 2020 : “L’institution a toujours été assez stricte sur le fait que les données présentées dans les études doivent être américaines et analysées par des radiologues américains certifiés. Les preuves cliniques doivent être présentées sous la forme d’une étude multicentrique avec une stratification des données par constructeur de scanner, avec une analyse fine des confounding factors (facteurs de confusion) – par exemple le fait que le patient ait d’autres pathologies. Elle a identifié assez rapidement quels pouvaient être les biais de l’IA entre les résultats en laboratoire et ceux sur les données réelles. Elle demande de la variabilité dans la source des données afin de s’assurer que celles-ci ne sont pas biaisées par la population, par le matériel, par le protocole appliqué dans l’hôpital. C’est légitime et leurs demandes se sont de plus en plus durcies sur ces points.”

Le président d’Avicenna.AI note également que, si les évaluateurs se concentraient précédemment sur la partie clinique, ils s’intéressent désormais aussi à l’aspect méthodologique : “Ils essaient de déceler les éventuels biais et faiblesses de l’algorithme par rapport à la méthode selon laquelle il a été construit”. Autre sujet d’attention : la cybersécurité. “Ces deux dernières années, les exigences de la FDA ont augmenté sur ce point. Elle est très attentive aux mesures mises en place par les entreprises pour gérer ce risque”. La FDA s’intéresse également à l’arrivée de l’IA générative dans le secteur de la santé comme en témoigne un article, paru le 15 octobre sur JAMA Network, dans lequel elle partage son point de vue sur la réglementation concernant l’utilisation de l’intelligence artificielle dans les soins de santé et la biomédecine. Elle recommande, notamment, que les outils d’aide à la décision se concentrent sur des domaines où les preuves sont les plus solides, comme la cardiologie et l’oncologie. 

Quels types d’autorisation ?

Les industriels disposent de trois voies réglementaires pour faire autoriser un dispositif médical avec IA : 

• La “Premarket notification”, ou “510(k)”, est la plus courante, puisqu’elle a été délivrée à plus de 97 % des demandes reçues (924 sur 950). Elle s’applique aux dispositifs médicaux de classe I, II et III qui peuvent démontrer une équivalence substantielle avec un autre dispositif commercialisé aux Etats-Unis (même usage, mêmes caractéristiques technologiques). 

• La demande “De Novo” est un processus conçu pour les “nouveaux” DM, pour lesquels les fabricants ne peuvent établir d’équivalence substancielle, mais dont les profils de risque ne justifient pas nécessairement la désignation d’appartenance à la classe III. Elle a été attribuée à 22 dispositifs nourris à l’IA. La plus récente est celle obtenue par la société américaine 16 Bit AI en septembre dernier, dans le domaine de la radiologie. 
• Le “Premarket Approval” (PMA) est la catégorie la plus exigeante de la FDA, puisqu’elle vise à évaluer la sécurité et l’efficacité des DM de classe III, c’est-à-dire “ceux qui favorisent ou maintiennent la vie humaine, qui sont d’une importance substantielle pour la prévention des atteintes à la santé humaine, ou qui présentent un risque potentiel et déraisonnable de maladie ou de blessure”. Cela n’a concerné que quatre dispositifs incluant de l’IA. Le plus récent, en 2021, a concerné le dispositif Imagio Breast Imaging System de Seno Medical Instruments.

Une clé pour entrer sur un marché en avance sur les outils d’IA

Si Avicenna.AI possède également le marquage CE pour la majorité de ses outils d’IA, la start-up vise toujours l’autorisation de la FDA en premier lieu. “Les États-Unis représentent 80 % de notre marché, nous avons environ 200 hôpitaux clients contre une trentaine en Europe”, indique Cyril Di Grandi. L’entreprise, qui a pour objectif de sortir trois à quatre applications par an, travaille notamment sur la détection du calcium dans les artères coronaires. 

Si le marché américain se distingue par son nombre d’hôpitaux, Avicenna.AI le cible également car les établissements sont plus matures vis-à-vis de l’IA. “Les hôpitaux ont des fonds et n’ont pas de réticences à investir si nous arrivons à démontrer qu’il y a un bénéfice. Sur la prise en charge des AVC ischémiques, nos clients nous ont indiqué qu’ils sont passés d’un temps de réaction de 45 minutes à seulement 5 minutes. Ils ont une valeur ajoutée à détecter en quelques minutes un AVC, à optimiser les transferts des patients et les protocoles cliniques. Il y a également une logique légale pour diminuer l’erreur humaine”, détaille le CEO de la start-up. De plus, les professionnels de santé européens seraient moins enclins à se laisser convaincre par la technologique que leurs homologues d’outre-Atlantique : “Il existe encore un scepticisme sur certaines pathologies. Lorsque nous discutons avec des experts, nous remarquons que nous sommes encore, ici, dans une phase de compétition entre le logiciel et le radiologue. Les radiologues américains sont plus pragmatiques”, observe Cyril Di Grandi. 

Un tournant avec la réélection de Donald Trump ?

Lors d’une conférence dédiée aux approches de la FDA, qui s’est déroulée le 7 novembre dernier pendant la Rencontre AFCROs & DM, Vincent Casteras, président de nexialist, une société de conseil spécialisée en intelligence réglementaire et conformité des produits de santé, a tenu à rappeler que “les évaluateurs de la FDA ont le pouvoir d’interprétation du texte. L’avis est souvent lié à la lecture qu’ils ont en fonction du gouvernement en place.” Avant de citer l’exemple d’une entreprise confrontée à un changement de positionnement de l’évaluateur après la mise en place du gouvernement Obama. La réélection de Donald Trump à la présidence des États-Unis et son entrée en fonction en janvier 2025 aura sans nul doute des conséquences sur la doctrine de l’institution. Donald Trump a déjà promis d’abroger le décret du président Joe Biden sur l’IA. Ce décret devait permettre d’encadrer la technologie pour la développer de manière sûre et responsable. Le président réélu a nommé le 14 novembre Robert F. Kennedy Jr à la tête du département de la Santé et des Services sociaux (HHS), qui dirige 13 agences fédérales dont la FDA et 10 bureaux régionaux. Cette nomination doit encore être confirmée par le Sénat, mais elle donne le ton des nominations à venir dont celle du nouveau commissaire de la FDA. Connu pour ses propos antivaccins, Robert F. Kennedy Jr s’est également illustré par diverses charges à l’encontre de la FDA sur le réseau social X, détenu par Elon Musk, autre soutien de Donald Trump. Interrogé par NBC, il a notamment indiqué que “des départements entiers devraient disparaître”, visant notamment celui dédié à l’alimentation.