Dépistage prénatal : comment l’IA tente de combler l’un des grands angles morts de l’échographie
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Un problème clinique massif, longtemps sous-estimé
Les cardiopathies congénitales concernent environ 1 % des naissances. Lorsqu’elles sont détectées in utero, la mortalité et la morbidité néonatales peuvent être significativement réduites : organisation de l’accouchement dans un centre spécialisé, prise en charge immédiate du nouveau-né, anticipation des complications. En revanche, lorsqu’elles échappent au diagnostic prénatal, les conséquences sont souvent lourdes.
L’échographie morphologique du deuxième trimestre exige de visualiser, sur un fœtus en mouvement, des structures cardiaques de quelques millimètres. Cet examen est réalisé par des gynécologues, sages-femmes ou radiologues qui ne sont pas des cardiologues spécialisés, mais à qui l’on demande pourtant une précision extrême.
« Beaucoup de malformations sont visibles, mais difficiles à identifier », résume Cécile Dupont. Malgré la formation et les protocoles, le facteur humain reste déterminant — et faillible.
Une IA qui s’insère dans le parcours de soin, sans le bouleverser
Brightheart a fait le choix stratégique de sécuriser l’existant plutôt que de le réinventer. La solution s’intègre à l’échographie du deuxième trimestre, sans ajouter d’examen ni modifier le calendrier médical.
L’outil prend la forme d’un logiciel connecté à l’échographe, avec une interface sur tablette. L’IA analyse en temps réel les vidéos échographiques, vérifie la complétude des coupes et fournit une indication morphologique sur le cœur fœtal.
L’IA n’interprète pas à la place du médecin, mais agit comme une couche de fiabilisation.
Standardiser un geste médical hétérogène
Les premiers déploiements ont mis en évidence un bénéfice opérationnel immédiat. Dans 30 à 40 % des cas, certains examens se révèlent incomplets a posteriori, nécessitant un rappel des patientes. L’outil permet de détecter ces manques en temps réel, améliorant la qualité médicale et l’efficience des centres.
« Les centres nous disent qu’ils ne peuvent plus s’en passer », note la dirigeante.
L’IA médicale, une question de confiance avant tout
L’entretien met en lumière un point central : l’adoption de l’IA en santé repose moins sur la performance algorithmique que sur la confiance. Peur du remplacement, crainte d’une technologie opaque, complexité d’intégration restent des freins majeurs.
Brightheart répond par la preuve scientifique : publications, base de données de plus de 90 000 examens annotés, conception en interaction constante avec les cliniciens. L’outil est pensé comme un assistant clinique, non comme un substitut.
Réglementation : le socle de l’IA clinique
FDA aux États-Unis, règlement MDR en Europe : la contrainte réglementaire a été intégrée dès les premières phases de développement. Cette anticipation a permis une mise sur le marché rapide aux États-Unis et prépare une entrée en Europe prévue pour 2026.
Une trajectoire construite par étapes
Créée il y a trois ans à partir d’une idée portée par deux cardiologues pédiatriques et anténatals, Brightheart a avancé de manière séquencée : données, algorithmes, validation clinique, intégration terrain, puis structuration commerciale.
L’équipe, aujourd’hui composée d’une douzaine de personnes réparties entre la France et les États-Unis, est largement orientée R&D et réglementaire.
Une levée de fonds comme signal de maturité
Cette structuration a convaincu les investisseurs. Brightheart annonce une levée de onze millions d’euros, menée par Odyssée Ventures et GoCapital, avec la participation de médecins investisseurs et de fonds spécialisés en cardiologie.
Le financement vise à accélérer la commercialisation aux États-Unis, préparer l’entrée en Europe et étendre les fonctionnalités de la plateforme.
Vers une brique d’infrastructure de l’échographie
Brightheart se positionne comme une brique technologique appelée à s’intégrer aux écosystèmes des fabricants d’échographes et des éditeurs de logiciels médicaux.
IPO, acquisition ou partenariats industriels : les scénarios restent ouverts, avec une ambition claire : standardiser l’IA comme une couche invisible mais critique de l’échographie obstétricale.
