Journal de bord

3 key healthcare activities that AI will transform

Santé : 3 secteurs clés que l’IA transformera

L’intelligence artificielle est un sujet récurrent dans les médias. L’IA changerait la donne et tous les secteurs finiraient par être touchés. Mais quant est-il de la santé ? L’innovation en santé est toujours un sujet sensible, en particulier lorsque cela implique un rôle croissant des machines. Chez Alcimed, on s’est penché sur 3 secteurs de la santé qui sont transformés par l’IA.

1. L’IA pour un processus optimisé de développement de médicaments

Lorsque la recherche de médicaments suit le processus traditionnel, au moins 10 ans et environ 2,5 milliards de dollars américains sont nécessaires pour passer de la conception à la commercialisation. Le développement de médicaments est en effet un défi primordial pour les entreprises pharmaceutiques : cela prend beaucoup de temps, d’argent et de ressources de faire entrer un nouveau médicament sur le marché. Cependant, à cause de la forte concurrence entre entreprises pharmaceutiques, ces dernières investissent toutes des ressources considérables afin de bénéficier de l’avantage pionnier. L’intelligence artificielle intervient à différentes étapes du processus de développement et peut ainsi alléger certaines difficultés. L’IA aide en particulier avec :

L’identification de cibles et de molécules adaptées à partir de bases de données

Les logiciels de conception de médicaments sont entraînés pour repérer les caractéristiques et les mécanismes d’action de molécules connues et peuvent alors créer de nouvelles molécules de toute pièce en répondant aux exigences souhaitées.

Les modifications chimiques de molécules

La grande puissance de calcul permet aux machines de considérer plusieurs combinaisons en même temps. L’IA mène les mêmes expériences qu’un chercheur mènerait mais, grâce à de la simulation informatique, fait gagner beaucoup de temps au chercheur et cela lui permet de se consacrer à des tâches plus complexes.

L’identification des meilleurs candidats pour des essais cliniques

L’IA peut analyser énormément de données en quelques secondes et ainsi sélectionner de manière très rigoureuse les candidats ayant les caractéristiques qui correspondent le mieux à l’essai clinique.

Ces cas d’usage ne proviennent pas d’un film futuriste mais sont bel et bien à l’œuvre en ce moment même ! Le premier médicament conçu par une IA est entré en phase I d’essai clinique début 2020. Il est le résultat d’une joint-venture entre le Japonais Sumitomo Dainippon Pharma et le Britannique Exscientia. La molécule DSP-1181 agit comme un agoniste complet de l’activité potentielle du récepteur de sérotonine 5-HT1 et est destinée au traitement des troubles obsessionnels compulsifs. Il faut en général 5 ans avant qu’un nouveau médicament n’entre en essai clinique. L’IA a ici réduit ce délai à 12 mois.

Ce médicament est le premier d’une longue série. D’après les experts, l’automatisation est l’avenir. Nous allons progresser d’une recherche de médicament optimisée, où toutes les décisions sont in fine prises par le chercheur, vers une conception de médicament automatisée où la machine décidera seule de la prochaine combinaison à créer.

2. L’IA en santé : l’allié du médecin pour le diagnostic

L’analyse de nombreuses imageries médicales est chronophage pour les pathologistes et les radiologues, dont le temps et l’expertise pourraient être mis à profit ailleurs. De plus, l’IA rend le diagnostic moins cher et plus accessible dans le monde entier. L’IA en santé est particulièrement efficace lorsque les données que le médecin examine sont déjà numérisées. C’est le cas des imageries suivantes :

– Scanner
– Électrocardiogramme
– IRM
– Radio
– Imageries des yeux et de la peau

Avec de l’entraînement, l’IA peut proposer un diagnostic de cancer du poumon ou d’AVC en une fraction de seconde grâce à l’examen d’un scanner, ou bien mettre en évidence des indicateurs de rétinopathie diabétique sur la base d’images oculaires. L’objectif n’est pas que l’IA seule établisse des diagnostics, mais plutôt d’attirer l’attention du médecin sur ce qui a été détecté, permettant ainsi à l’expert de se concentrer sur l’interprétation de ces signaux. Les entreprises proposant des solutions de diagnostic pourraient alors intégrer de l’IA dans leurs produits et ainsi enrichir leur offre.

Certaines IA d’analyse d’images ont déjà prouvées leur efficacité, parfois même en surpassant les humains. Mammoscreen, un produit développé par la start-up française Therapixel, analyse des mammographies et est capable de détecter des éventuelles calcifications et masses et d’évaluer si celles-ci sont bénignes ou malignes. Il y a deux ans, la start-up affirmait détecter 75% des cancers du sein alors que les radiologues ont un taux de détection de 70% [1]. L’IA est un véritable allié, notamment en ce qui concerne les dépistages précoces du cancer du sein.

Au lieu d’avoir l’avis de 2 spécialistes sur une seule imagerie, comme l’exige les réglementations actuelles, on peut imaginer qu’à l’avenir la première analyse soit établie par une IA, qu’un médecin confirmerait ou infirmerait par la suite. A plus long-terme, le diagnostic sera un processus bien plus global où les données de sources variées (scan, IRM, génomique et protéomique, données patient…) seront regroupées et analysées par une IA, analyse qui sera ensuite considérée par le médecin.

3. L’IA en santé : un outil de prévention personnalisé

L’IA  en santé a un rôle préventif important, en particulier grâce à l’utilisation de l’analyse prédictive. Plus que jamais, des données personnelles sont collectées par différents acteurs et utilisées pour créer des expériences personnalisées. Les données collectées, principalement via des outils de surveillance d’indicateurs liés à la santé, ont un intérêt pour les thématiques suivantes :

– Risque de développer une certaine pathologie (facteurs de risque)
– Dépistage précoce
– Suivi des patients et anticipation d’éventuelles complications dues à un traitement ou à une chirurgie

RiskCardio fait partie de la première catégorie. Cette machine mise au point par des chercheurs du laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle du MIT (CSAIL) détermine le risque de décès lié à une maladie cardiovasculaire chez des patients déjà à risque. RiskCardio répartit les patients dans diverses catégories de risque après avoir étudié leur électrocardiogramme. Cette approche personnalisée permet aux médecins d’adapter le traitement au niveau de risque du patient, ce qui augmente considérablement les chances de réussite des soins.

Le dépistage précoce sera rendu possible grâce à l’IoT (Internet des objets), et désormais même l’IoMT (Internet des objets médicaux), tous deux utilisés pour pouvoir se représenter le mode de vie de chacun. Les données de différentes sources pourront être regroupées (montres connectées, applications mobiles, assistant virtuel…) et croisées afin d’en savoir plus sur le train de vie des personnes. Cela permettra d’alerter les gens sur d’éventuels signes avant-coureurs et de dépister plus tôt les pathologies. L’IA pourra ensuite décider quelles informations sont pertinentes à envoyer aux médecins, en prenant en compte les antécédents médicaux des personnes. En ayant une idée précise du mode de vie de leurs patients, les médecins pourront, avec l’aide de l’IA pour l’analyse de données et la remontée d’informations, les accompagner au mieux vers un mode de vie plus sain.

Enfin, l’IA et l’analyse prédictive améliorent également le suivi des patients, autant d’un point de vue du confort que médicalement. Les patients peuvent par exemple quitter l’hôpital et retourner chez eux plus tôt que par le passé puisque des outils seront disponibles pour les surveiller et anticiper les complications potentielles. Nous évoluons vers un dépistage/diagnostic plus précoce, davantage de confort et de meilleurs suivis pour les patients. Les fabricants d’appareils médicaux pourraient se positionner en tant qu’agrégateurs de ces données, les collecter et les traiter avec de l’IA, afin de communiquer les informations pertinentes aux patients ainsi qu’aux médecins.

 

L’intégration de l’IA dans ces trois domaines de la santé représente non pas une menace mais bel et bien des opportunités pour les entreprises pharmaceutiques, de diagnostic et d’appareils médicaux. Ces entreprises doivent adopter l’IA et les innovations qui en découlent. Alcimed s’intéresse grandement à ses sujets et est prêt à les explorer avec ses clients !

A propos de l’auteur

Roxane, Consultante dans l’équipe Santé d’Alcimed en Allemagne

[1] Etude DMIST (Digital Mammographic Imaging Screening Trial)

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