Intelligence Artificielle et Santé, un duo gagnant ! [Partie 2]

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Dans la première partie de cet article, nous nous sommes intéressés à quelques applications de l’IA à la Santé : l’assistance au diagnostic, la médecine préventive ou encore la prédiction de l’efficacité d’un traitement. Or, les apports de l’IA au domaine sont bien plus larges, et nous allons vous le prouver au travers de cette deuxième partie.

Si nous nous étions concentrés sur des applications relatives concernant le parcours patient, nous allons, dans cette deuxième partie, nous placer en amont et mettre en lumière l’utilité de l’IA dès les phases cliniques.

Effectivement, avant de pouvoir bénéficier d’un traitement efficace, il faut compter de nombreuses étapes de R&D, de nombreuses années et un budget plus que conséquent. La résultante : des traitements onéreux lors de leur mise sur le marché. Néanmoins, nous allons voir comment l’IA pourrait changer la donne et accélérer ces phases de recherche.

Genèse de médicaments à fort potentiels et R&D accélérée

De manière générale, qui dit IA dit généralement automatisation de processus. Comme nous l’avons vu précédemment, l’IA automatise les diagnostics, le choix et l’évaluation des traitements mais ce n’est pas tout. Loin de là !

Les IA permettent de découvrir et créer de nouvelles molécules ou composés offrant un potentiel thérapeutique très intéressant. Pour cela, les IA vont analyser les composés offrant les meilleurs résultats pour ensuite créer de nouvelles molécules prometteuses en prédisant les réactions et interactions de ces dernières avec des traitements existants ou futurs.

L’IA permet de générer des molécules candidates pour de nouveaux traitements

Dernièrement, une équipe de scientifiques australiens a conçu un vaccin contre la grippe doté d’un adjuvant découvert par une IA (1). Une première IA a d’abord analysé quels vaccins ont été les plus efficaces sur les dernières années. Dans un second temps, une autre IA a créé des milliards d’adjuvants imaginaires pour n’en retenir qu’une dizaine – ceux dont le potentiel était le plus élevé. Grâce à ces IA, l’équipe scientifique a gagné un temps incroyable et a pu se concentrer sur quelques adjuvants candidats. Ce vaccin, qui est entré en essai clinique aux Etats-Unis, table sur une efficacité atteignant 80 à 90% contre 20 à 50% pour les vaccins actuels !

Dans la même veine, une startup américaine a créé une molécule à fort potentiel médical en 46 jours seulement(2) ! Pour cela, une IA a créé 30 000 modèles de molécules en 21 jours. Par la suite, l’IA a retenu les 6 meilleurs candidats, que l’équipe a synthétisé. Deux d’entre eux ont été testés sur des cellules souches et enfin, l’équipe a testé le plus prometteur sur des souris. De la même façon, le MIT s’est appuyé sur du Deep Learning pour trouver un antibiotique efficace contre les super-bactéries (les bactéries ayant développé une résistance aux antibiotiques classiques) (3).

Le principal avantage de l’IA sur ces travaux réside dans un gain de temps incroyable, et donc d’importantes économies financières puisque la mise sur le marché d’un nouveau médicament peut prendre jusqu’à 10 ans et coûter 2,6 milliards de dollars.

Automatisation de tâches à risques

L’application suivante sur laquelle lumière sera faite consiste à automatiser certains processus comportant des risques pour les humains.

Manipulation d’agents ou composants à risque que l’IA pourrait automatiser pour protéger les scientifiques

La manipulation de certains composés, virus, bactéries, champignons ou parasites peuvent représenter un vrai risque pour les personnes ayant à réaliser ces tâches. En effet, la contamination est une réelle problématique pour les professionnels de santé. Ainsi, pour prévenir ces risques, les entreprises pharmaceutiques doivent limiter le temps que passent leurs collaborateurs au contact de pathogènes. De ce fait, certaines tâches qui pourraient être réalisées en quelques jours peuvent prendre plusieurs semaines.

Par exemple, il est aujourd’hui possible d’automatiser certaines analyses microbiennes comme le test de Gram. Ce test consiste à colorer certaines bactéries pour ensuite pouvoir les identifier et les compter. Or, certaines bactéries représentent un véritable risque sanitaire et les scientifiques ne peuvent pas rester à leur contact. Pour remédier à ce problème, l’IA peut venir suppléer le scientifique pour la phase d’identification puis de comptage. En résulte un gain de temps considérable et des risques fortement réduits.

Détection et prédiction d’épidémie

Enfin, comment parler de santé sans penser à l’épidémie liée au coronavirus Covid 19 qui frappe le monde depuis ce début d’année 2020.

Si l’épidémie est aujourd’hui densément couverte par la sphère médiatique, une société spécialisée en intelligence artificielle avait prédit ladite épidémie avant même les premières annonces officielles des agences de santé publique et donc des jours avant que la nouvelle ne devienne vraiment virale. (4)

La société en question se nomme Bluedot, et elle est canadienne. Mais comment une start-up canadienne a-t-elle pu détecter et prédire une telle épidémie ? Bluedot a développé un algorithme complexe qui passe au crible un énorme volume de données parmi lesquelles les articles de presse et le trafic aérien. Les premiers permettent de déceler l’émergence d’une pathologie potentiellement contagieuse quand les seconds donnent une précieuse indication sur les risques de propagation.

Et comme si cela avait été fait volontairement, la composition de l’équipe Bluedot nous confirme que l’IA ne viendra pas remplacer l’humain. En effet, derrière la technologie de Bluedot, nous retrouvons un vaste panorama de personnes et de compétences : médecins, vétérinaires, épidémiologistes, data scientists et de développeurs de logiciels.

 

Au travers de cet article, une conclusion saute aux yeux quand nous nous intéressons aux apports de l’IA à la santé : ils sont considérables ! Gain de temps, fiabilisation des résultats, rationalisation des ressources et économies financières substantielles.

L’intelligence artificielle apporte de belles promesses pour le secteur de la santé. Toutefois, il convient de rappeler qu’elle viendra en complément de l’expertise des professionnels de santé. Et ce pour plusieurs raisons. Tout d’abord parce qu’en alliant l’humain à la technologie, nous obtenons des performances inégalées.

Vient ensuite la question de la responsabilité. Actuellement, aucun cadre juridique n’encadre la responsabilité des IA, il est donc impensable qu’une intelligence artificielle puisse être seule décisionnaire. D’autant plus lorsqu’il s’agit d’une question de santé. Une prudence législative compréhensible et illustrée par la loi de la bioéthique adoptée le 15 octobre 2019. Cette dernière oblige les médecins à avertir leurs patients de l’utilisation d’une IA.

Sources :

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