La santé est à bien des égards un terrain d’application idéal pour l’IA. Grâce à la démocratisation de technologies telles que le séquençage, l’imagerie, les objets connectés portables et les capteurs, le volume des données liées à la santé explose et dépasse largement celui d’autres secteurs. Le corps humain compte environ trois milliards de paires de bases d’ADN, 20'000 protéines encodées et aux alentours de 37'000 milliards de cellules. Pour accéder à ce niveau de complexité, le recours à l’apprentissage automatique est incontournable. Il l’est également pour étudier comment les milliards de composés chimiques présents dans l’univers interagissent avec le corps humain, ceci dans le but de trouver des remèdes efficaces.

Bien qu’il soit trop tôt pour prévoir quelles seront l’importance et la profondeur de l’impact de l’IA sur les soins médicaux, ses premières réussites se manifestent déjà dans la recherche de nouveaux médicaments ainsi que dans les diagnostics.  

La recherche de médicaments

Il faut compter aujourd’hui 10 ans en moyenne pour arriver à commercialiser un nouveau médicament, essais cliniques compris. Ce processus coûte plus d’un milliard de dollars et a moins de 10% de chances d’aboutir. L’IA peut contribuer à l’améliorer sensiblement en réduisant la durée et donc le coût de commercialisation d’un nouveau médicament, en augmentant les chances de réussite et en assistant les scientifiques dans la recherche de nouvelles cibles biologiques ou thérapeutiques.

En analysant les données historiques, l’IA contribue à identifier les nouveaux médicaments qui ont le plus de chance de percer et ceux qui présentent le plus de risques d’échec.

Ainsi, Relay Therapeutics, entreprise américaine de biotechnologie, peut tester virtuellement des millions de petites molécules chimiques afin de déterminer celles qui sont les plus efficaces contre certaines maladies. Sans l’IA, l’entreprise devrait procéder manuellement, ce qui allongerait considérablement la durée de la recherche. Par ailleurs, plus le volume de ses données propriétaires augmente, plus la boucle de rétroaction de l’entreprise peut gagner en rapidité, ce qui lui confère un avantage compétitif par rapport à ses pairs.

L’IA peut également augmenter les chances de réussite de la commercialisation de nouveaux médicaments. En analysant les données historiques, l’IA contribue à identifier ceux qui ont le plus de chance de percer et ceux qui présentent le plus de risques d’échec. Cela aide les entreprises à optimiser leurs molécules médicamenteuses et à «échouer» plus vite, c’est-à-dire à un stade moins avancé de la recherche.

Par exemple, Recursion, entreprise américaine de biotechnologie, applique l’IA à ses propres données et l’utilise pour comprendre la biologie cellulaire, découvrir de nouvelles cibles pathologiques et identifier des remèdes potentiels. L’entreprise se trouve actuellement aux stades cliniques 1 et 2 pour plusieurs médicaments. Dès qu’ils seront accessibles aux patients, nous pourrons véritablement toucher du doigt le potentiel de l’IA dans la recherche de nouveaux médicaments.

IA et cancer

Du fait de son amplitude, l’IA est une technologie susceptible de transformer de nombreux domaines des soins médicaux, y compris celui du traitement du cancer. Rares sont ceux qui ne connaissent pas Moderna, l’entreprise qui a réussi à produire un vaccin contre le Covid-19. Or, elle a récemment utilisé l’IA dans la recherche d’un vaccin anticancéreux personnalisé. Elle procède au séquençage des cellules tumorales, utilise l’apprentissage automatique pour cibler 34 antigènes spécifiques (les marqueurs d’une maladie) puis élabore un vaccin à ARN messager optimisé pour entraîner le système immunitaire à les combattre. Les premiers résultats sont très encourageants et laissent espérer une amélioration significative du traitement pour les patients.

Une multiplicité d’applications

Les images produites par les appareils à rayons X et les différents scanners (CT-scan, IRM ou PET scan) représentent également un vaste domaine d’application pour l’IA.  De nombreuses entreprises cherchent à utiliser l’IA pour analyser les images produites par les CT-scans, repérer les signes de maladie ou encore marquer les zones qui doivent faire l’objet d’un examen approfondi par un radiologue ou un pathologue. C’est ainsi que l’IA peut contribuer à réduire la charge de travail des médecins, à augmenter leur productivité et à améliorer la précision de leur diagnostic.

Par ailleurs, la tendance est à la multiplication des interventions chirurgicales assistées par robot. L’entreprise Intuitive Surgical peut radicalement transformer les procédures d’intervention dans de nombreux contextes. Les chirurgiens peuvent effectuer des interventions à distance à l’aide de bras robotisés, et ce en obtenant de meilleurs résultats des résultats qui sont plus sûrs pour les patients.

L’un des plus grands défis auxquels la chirurgie est confrontée est le suivant : les résultats dépendent de la personne qui procède à l’opération. Cependant, l’IA peut également être utilisée pour comparer les manières de procéder des différents chirurgiens et ainsi de standardiser les processus opératoires au niveau des chirurgiens et des hôpitaux. Cela pourrait améliorer sensiblement les résultats pour les patients.

La technologie a également des utilisations plus ordinaires. Nombre d’entreprises recourent à l’IA dans le but d’améliorer le fonctionnement des hôpitaux ou l’efficacité des laboratoires pharmaceutiques. Par exemple, l’entreprise américaine Doximity a développé le Doximity GPT, un logiciel qui capitalise sur Chat GPT et les grands modèles de langage (LLM) pour permettre aux médecins de réduire leur charge de travail administratif.  L’assistant d’écriture du logiciel, basé sur l’IA, les aide à rédiger les courriers aux patients ou aux assurances ou encore à rédiger les résumés des consultations avec les patients. Il n’est donc pas surprenant que ce type d’applications gagne en popularité et en intérêt chez les cliniciens.

Un potentiel croissant dans les soins médicaux

L’IA est l’une des technologies déterminantes pour l’innovation dans la santé. Nombre d’entreprises très intéressantes marient compétences informatiques et connaissances scientifiques dans le but de trouver de meilleures solutions en matière de santé. Ceci a le double avantage de déboucher sur des opportunités d’investissement potentiellement considérables d’un côté, et d’avoir un impact significatif sur les soins aux patients, de l’autre.