Ces entreprises utilisent l’intelligence artificielle pour accélérer les progrès de la médecine — voici comment elles vont sauver des vies

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Ces entreprises utilisent l’intelligence artificielle pour accélérer les progrès de la médecine — voici comment elles vont sauver des vies

On mars 1, 2018, Posted by , In Actualité,IA,Santé, With No Comments
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  • Les médecins de demain ne seront pas remplacés par des robots, mais ils seront aidés par l’intelligence artificielle au quotidien.
  • Voici six exemples d’entreprises, de startups récentes au géant tech Google, qui développent des technologies de deep-learning pour améliorer la recherche médicale et le soin des patients.

 

 

Le 22 janvier 2018, Facebook a annoncé un investissement de 10 millions d’euros pour « accélérer les recherches sur l’intelligence artificielle » en France.

« Aujourd’hui, les enjeux se situent du côté de la recherche médicale », expliquait Yann LeCun, alors directeur de l’unité de recherche en IA de Facebook. « Il pourra s’agir de trouver de nouveaux médicaments, traitements, ou encore des méthodes de détection. »

Si les algorithmes n’ont pas vocation à remplacer définitivement les médecins, ils occuperont de plus en plus une place « d’associés », sur lesquels les professionnels de santé pourront s’appuyer quotidiennement.

L’intelligence artificielle va devenir omniprésente dans le domaine de la médecine, qu’elle permette d’accélérer les diagnostics ou d’apporter une « seconde opinion », qu’elle détecte les « signaux faibles » en une fraction de seconde ou aide à former des bases de données géantes desquelles pourront émaner des modèles récurrents.

Voici des exemples où l’intelligence artificielle va permettre de sauver des vies.

Identifier les risques de maladies cardiaques grâce à l’IA de Google

Capture d’écran d’une analyse rétinienne par l’équipe de Verily. Google.

Google a développé une intelligence artificielle qui simplifie la détection des risques de maladies cardiovasculaires en scannant la rétine des patients. En nourrissant son algorithme avec plus de 280.000 résultats de scanners, la machine a appris, au fur et à mesure, à déterminer l’âge et le genre des patients, s’ils fument ou non, leur tension, et s’ils ont déjà eu des accidents cardiaques. Ces facteurs sont touts des indicateurs des risques d’attaque cardiovasculaire.

Constituer une base de données géantes d’ADN pour détecter les maladies rares

Un brin d’ADN. Creative Commons.

La startup suisse Sophia Genetics a levé 30 millions de dollars en septembre dernier. Son créneau: proposer une base de données génétiques que les professionnels de santé peuvent consulter pour « rechercher les caractéristiques moléculaires spécifiques à une tumeur ou une maladie congénitale », a expliqué son patron au Temps. Sa force repose sur sa base données qui grossit de plus en plus, analysant « l’ADN de 8000 patients chaque mois », capable de dégager des motifs récurrents et des anomalies.

Réduire les risques d’erreur de diagnostic concernant les accidents vasculaires cérébraux (AVC)

Un scanner du cerveau. MedyMatch.

En 2016, l’entreprise américaine MedyMatch a levé 2 millions de dollars pour développer une intelligence artificielle spécialisée dans l’analyse et le diagnostic des accidents vasculaires cérébraux.

Comme l’a souligné TechCrunch, il y existe deux grands « types » d’AVC, qui ne se soignent pas de la même manière. « Dans l’urgence et la pression, 30% des docteurs font une erreur de diagnostic entre les deux », affirme le cofondateur de MedyMatch, Michael Rosenberg. Sa technologie permet de « comparer des milliards de points de données » qui permet plus facilement de repérer l’endroit concerné au niveau du cerveau, et apporter une « deuxième opinion » en temps réel au médecin.

En mai 2017, la startup Viz a décroché 7,5 millions d’euros pour développer une technologie similaire.

Etre capable de déterminer si vous allez mourir dans cinq ans

L’Homme de Vitruve par Léonard de Vinci. Wikimedia Commons

Des chercheurs ont publié une étude le 10 mai 2017 dans la revue Scientific Reports qui montre qu’il est possible de prédire la durée de vie d’un patient en faisant lire des scanners de la poitrine à un algorithme.

L’objectif est de permettre aux médecins de gagner du temps en laissant la machine analyser elle-même les scanners et fournir des estimations. Le but à plus long terme: réussir avec un seul scanner à prédire de « nombreuses maladies », afin que les médecins puissent intervenir le plus tôt possible.

Découvrir de futurs traitements contre le cancer

Thomas Clozel, cofondateur de Owkin avec Gilles Wainrib. YouTube/Consulat général de France à New York

Un médecin cancérologue et un mathématicien français se sont associés en 2016 pour lancer Owkin, une startup dédiée à l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la recherche contre le cancer. Son objectif est de créer une plateforme pour donner des « super pouvoirs aux médecins-chercheurs » et qu’ils puissent obtenir des réponses à leurs questions. Elle fonctionne grâce à « 10 millions de documents concernant plusieurs centaines de milliers de patients », obtenus notamment grâce à un accord avec l’institut Curie à Paris.

« On n’est pas là pour accélérer les diagnostics mais pour augmenter les capacités en répondant à des questions importantes sur des nouvelles cibles thérapeutiques, par exemple sur le traitement de l’immunothérapie dans le cancer du poumon », avait expliqué le cofondateur Thomas Clozel à Business Insider France.

En 2018, ils ont levé 11 millions de dollars.

Détecter des signes, invisibles à l’œil nu, que la santé d’un patient hospitalisé se détériore

« Grey’s Anatomy » saison 11. ABC.

DeepMind, le labo de Google dédié à la recherche en intelligence artificielle, a un nouveau projet de grande ampleur: aider les médecins à repérer les patients qui « s’enfoncent » avant qu’il ne soit trop tard pour les sauver. 700.000 dossiers de patients vont être lus et analysés par l’algorithme développé par Google afin de l’entraîner à détecter les signaux qui indiquent que la santé d’une personne se détériore.

L’objectif: réduire le pourcentage de décès en espace hospitalier qui auraient pu être évités si les médecins étaient parvenus à observer à temps le déclin de santé du patient (11%). DeepMind donne l’exemple d’une opération comme le remplacement d’une hanche qui peut engendrer une insuffisance rénale, impossible à détecter à l’œil nu.

 

 

Source : http://www.businessinsider.fr/comment-intelligence-artificielle-appliquee-par-medecine#detecter-des-signes-invisibles-a-loeil-nu-que-la-sante-dun-patient-hospitalise-se-deteriore

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