Comment l'IA va révolutionner le secteur de la médecine

Le secteur de la santé est en pleine mutation et connait des progrès rapides en matière de technologie médicale. Les diagnostics et thérapies innovantes ainsi que les données plus facilement exploitables grâce à l'intelligence artificielle constituent de grands enjeux. L'IA générative justement est l'une des applications les plus prometteuses de l'IA dans le domaine de la santé. Cette technologie transforme déjà de multiples secteurs. Quels seront ses champs d'application dans la médecine ?

Comment fonctionne l’IA Generative ?

Pour fonctionner, l’IA Generative utilise des modèles de machine learning. Il s’agit d’un apprentissage automatique qui lui permet d’analyser un très grand volume de données et d’en extraire les caractéristiques recherchées. Les IA avancées comme l’IA Generative, sont aussi dotées de ce que l’on appelle le deep learning, un système d’apprentissage profond qui permet d’apprendre et résoudre des tâches complexes un peu à la manière d’un cerveau humain avec son réseau neuronal.

Parmi les nouveaux champs d’application, L’IA joue un rôle crucial dans la prévention des maladies. En effet, cette technologie révolutionne l'imagerie médicale et les diagnostics en analysant rapidement et avec précision les images, telles que les rayons X, les IRM et les tomodensitogrammes.

Ce sont ces modèles d'IA génératifs, tirant parti des données d’images médicales, qui  permettent d’identifier des schémas et des anomalies pouvant indiquer la présence de maladies ou d'affection.

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Une technologie révolutionnaire

L’intelligence artificielle générative permet aussi d’optimiser le développement de nouveaux traitements. Aujourd'hui, la plupart des médicaments sont développés via ce que l’on appelle le drug design, un processus long et complexe nécessitant un volume de données important. Raison pour laquelle 96% des médicaments en phase de recherche échouent et ne sont jamais mis sur le marché.

L’IA endigue ce problème et apporte de nouvelles perspectives en permettant de déterminer quelles sont les substances les plus intéressantes à tester sur le plan pharmacologique. L’analyse de l’ensemble des données récoltées par les IA va donc permettre des candidats-médicaments efficients et des essais cliniques plus efficaces.

“L’intelligence artificielle générative va permettre de passer au crible des milliards de molécules différentes, de simuler et comprendre les interactions médicament – corps humain à différentes échelles : moléculaire, cellulaire ou encore génétique… On va ainsi pouvoir à la fois démultiplier les candidats possibles au statut de médicaments et réduire les possibilités d’échec en identifiant les molécules les plus prometteuses”, explique Alexandre Zilliox, gérant du fonds IA et robotique chez Thematics AM, filiale de Natixis Investment Managers. 

Vers une médecine personnalisée

Par ailleurs, le partage des données et de ses analyses fait partie d’un projet bien plus vaste : celui de l’organisation et la transformation du système de santé. En effet, la France dispose aujourd’hui de bases de données de santé uniques au monde en médecine clinique et de ville, via l’organisation de son système de soin.

Par l’entremise de la structure Health Data Hub, le gouvernement a souhaité permettre un accès effectif à ces données. Un guichet unique a donc été créé, permettant l’accès et le traitement des données de santé dans un environnement sécurisé, dont le but à terme est de permettre une réelle émergence d’une médecine personnalisée et de précision.

Pour ce faire, l’État prévoit de mettre en place des groupes de travail entre industriels et administrations, mais aussi entre associations de patients, institutions et start-ups afin de concevoir un cadre commun pour les producteurs et les utilisateurs des données de santé.  Seront aussi implantées des plateformes de convergence, pour la création de valeur à partir de données partagées, via deux cas d’usage en médecine personnalisée et de précision dans les domaines de l’oncologie et des maladies immuno-inflammatoires. 

Pourtant, ces données relatives au Système National des Données de Santé (SNDS) fixées par le gouvernement et le ministère des Solidarités et de la Santé, restent délicates à exploiter, car elles ont été créées pour l’analyse économique des prestations de santé et non pour une analyse médicale.

Il faudra donc travailler sur la nature de l’exploitation des données médicales et les données non structurées afin d’améliorer le dépistage et le diagnostic d’une maladie, analyser les effets secondaires des traitements et faire évoluer les essais cliniques.

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