La start‑up coréenne Risorius propose une plateforme d'intelligence artificielle destinée à prédire, à partir de l'électroencéphalogramme (EEG), la réactivité des patients aux traitements ciblant le système nerveux central. Pour rendre cliniquement exploitables des signaux traditionnellement bruyants et hétérogènes, l'entreprise a développé des outils propriétaires de nettoyage et d'alignement des données, puis combiné apprentissage profond et intelligence artificielle explicable afin d'extraire des biomarqueurs numériques interprétables.

Contexte : l'EEG, un signal prometteur mais difficile à standardiser

L'EEG est une méthode non invasive et relativement simple pour mesurer l'activité électrique du cerveau. En dépit de son intérêt, son utilisation à grande échelle en clinique a été freinée par la variabilité des enregistrements, le bruit et la difficulté à prétraiter et standardiser ces données. Sans pipelines fiables de nettoyage et d'alignement, il reste complexe d'entraîner des modèles robustes et réplicables entre centres.

La technologie de Risorius : nettoyage des données, apprentissage profond et IA explicable

Pour dépasser ces verrous, Risorius a mis au point des briques logicielles propriétaires qui traitent les EEG en amont pour réduire le bruit et homogénéiser les signaux. Sur ces jeux de données nettoyés, ses modèles d'apprentissage profond apprennent des motifs fréquentiels complexes associés à la réactivité aux traitements. Parallèlement, la société intègre des méthodes d'intelligence artificielle explicable (XAI) afin d'extraire des biomarqueurs numériques et de produire des visualisations permettant d'interpréter les prédictions, dans l'objectif d'alimenter des dispositifs d'aide à la décision médicale compréhensibles par les cliniciens.

Applications cliniques, déploiement et collaborations

Les premiers domaines visés sont l'épilepsie, les troubles dépressifs et les troubles du sommeil. À moyen et long terme, Risorius ambitionne d'étendre son approche à la psychiatrie de précision et à la neurologie personnalisée. La start‑up affirme avoir démontré des performances supérieures à des modèles récents et poursuit l'industrialisation ainsi que la validation clinique de sa plateforme.

  • Plus d'une dizaine d'hôpitaux universitaires sud‑coréens participent à des études et développements communs.
  • Des partenariats sont en cours ou se développent aux États‑Unis, au Japon et au Vietnam.
  • Risorius a été sélectionnée pour le programme TIPS (Global Track) et intégré au programme NVIDIA Inception, ce qui facilite l'accès à des ressources GPU et soutient l'accélération de la R&D et du déploiement.

Enjeux éthiques et réglementaires

L'intégration de l'IA fondée sur l'EEG en pratique clinique soulève plusieurs exigences : validation rigoureuse des performances sur cohortes indépendantes, conformité aux règles de confidentialité des données patients et acceptation par les prescripteurs. L'approche d'IA explicable adoptée par Risorius vise précisément à renforcer la transparence des décisions et la confiance clinique, mais la mise en œuvre opérationnelle exigera des preuves cliniques et des autorisations réglementaires adaptées au territoire de déploiement.

Ce qui reste à confirmer :

  • Les métriques précises et reproductibles des performances revendiquées par la start‑up, et leur robustesse sur populations diverses.
  • Les calendriers et modalités d'obtention des autorisations réglementaires nécessaires pour un usage clinique étendu.
  • L'étendue réelle de l'adoption par les cliniciens et les patients, qui dépendra des résultats d'études cliniques et de l'intégration aux pratiques existantes.

À retenir

  • Risorius développe une plateforme IA qui exploite l'EEG pour prédire la réactivité aux traitements du système nerveux central.
  • La société met l'accent sur le prétraitement et la standardisation des EEG, puis combine apprentissage profond et IA explicable pour extraire des biomarqueurs interprétables.
  • Les premières cibles cliniques sont l'épilepsie, les troubles dépressifs et les troubles du sommeil, avec une ambition de médecine cérébrale personnalisée.
  • Le projet bénéficie d'appuis (TIPS Global Track, NVIDIA Inception) et de collaborations académiques et internationales, mais des validations cliniques et réglementaires restent nécessaires.

Article amélioré avec l'IA - Article original