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Jean-François Pomerol (TRIBVN Healthcare) : “Nous voulons être l’Outlook du pathologiste”

La pathologie numérique n’en est qu’à ses débuts mais les projections lui promettent déjà un bel avenir. Sur ce marché que se partagent une dizaine d’acteurs, l’éditeur de solutions pour l'imagerie numérique TRIBVN Healthcare se positionne comme le compagnon de la transformation de toute une profession. Une stratégie qui lui permet aujourd’hui d’occuper une place centrale. Explications avec son PDG, Jean-François Pomerol.

Par Sandrine Cochard. Publié le 06 octobre 2021 à 6h45 - Mis à jour le 12 octobre 2021 à 16h40

Depuis quelques années, la microscopie numérique a modifié les pratiques de la pathologie clinique. Quel est le rôle de TRIBVN Healthcare dans cette évolution ?

Jean-François Pomerol : TRIBVN Healthcare accompagne les pathologistes dans la transformation de leur métier. Ces médecins étudient cellules et tissus au microscope pour poser un diagnostic sur une maladie complexe, comme le cancer. Ils sont aussi de plus en plus amenés à déterminer des éléments pronostiques de l’évolution de la maladie et prédictifs de réponse à des thérapies. Leur rôle est essentiel dans l’avènement de la médecine de précision, qui permet de passer à des thérapies très ciblées. Or, ces thérapies sont plus efficaces mais aussi beaucoup plus chères. Il est donc capital de déterminer si un patient va tirer ou non un bénéfice de cette molécule avant de lui administrer. La décision thérapeutique va s’appuyer sur des éléments diagnostiques pour lesquels les pathologistes sont clé. C’est une transformation de fond de leur métier ! Notre rôle est de les accompagner en les aidant à passer du microscope, qui est leur outil de travail depuis toujours, à l’écran.

En quoi passer à l’écran va-t-il améliorer la pathologie clinique ?

J.-F. P. : Le passage à l’écran permet deux choses fondamentales. Premièrement, la circulation de l’information : le pathologiste peut travailler en réseau et accéder à des expertises, même à distance. On n’est plus contraint d’avoir dans une unité de lieu l’échantillon de biologie, le microscope et le pathologiste. Cela représente une économie et un confort. Deuxièmement, l’aide à l’interprétation de ces images par l’intelligence artificielle (IA). On peut développer un algorithme capable de préparer et d’extraire les informations de ces très grandes images. C’est un atout car traditionnellement, ces images sont longues à interpréter, avec des scores de pourcentage de cellules tumorales par m2 de tissus ou de cellules en prolifération à réaliser. Ce comptage fastidieux peut être délégué à l’algorithme.…

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