L'Intelligence artificielle est en train révolutionner le paysage de la santé.

Si autrefois les avancées se cantonnaient à digitaliser des tâches manuelles, aujourd'hui l'IA et le deep learning sont à la proue du progrès, modifiant en profondeur nos modèles opérationnels.

Côté médical, un tournant s'amorce : on passe d'un traitement réactif des pathologies à une approche proactive centrée sur le diagnostic précoce.

Parallèlement, l'IA gagne du terrain dans l'industrie. Les entreprises s'associent de plus en plus aux fournisseurs de plateformes d'IA, pour un partenariat aux multiples avantages.

Dans cet article, nous partons à l'exploration des 6 principales applications de l'IA dans ce secteur.

1. Recherche de médicament

Le développement de médicaments est un processus long et coûteux. En moyenne, il faut plus de 10 ans et 2,6 milliards de dollars pour qu'un médicament obtienne le feu vert du marché. Pourtant, malgré ces investissements titanesques, moins de 10% des médicaments potentiels franchissent la ligne d'arrivée.

L'IA peut intervenir à différentes phases pour accélérer le développement et/ou diminuer les coûts :

• L'IA peut prédire les propriétés d'un composé potentiel, ce qui permet de sélectionner uniquement les molécules qui possèdent les propriétés pertinentes pour la phase de synthèse. Cela permet d'économiser du temps et de l'argent en évitant de travailler sur des composés qui ont une forte chance d'être inefficaces.

• L'IA peut être utilisée pour générer de nouveaux composés entièrement inédits. Ces molécules sont prédites pour avoir les propriétés pertinentes nécessaires pour des essais cliniques réussi. Cela accélère le temps de découverte de nouveaux médicaments efficaces tout en économisant beaucoup de temps qui serait nécessaire pour une intervention humaine manuelle.

• L'IA peut utiliser des données générées précédemment pour établir des modèles et orienter les expérimentations à réaliser.

• D'autres algorithmes peuvent également être utilisés pour prédire les effets secondaires de certains composés chimiques, ce qui peut accélérer le processus d'approbation.

Pour un exemple concret, vous pouvez lire (ou relire) l’article sur l’entreprise Aqemia :

2. Trouver des participants pour les essais cliniques

Associer le bon essai au bon participant est un défi de taille, à la fois pour les chercheurs et pour les patients eux-mêmes.

Le recrutement de participants pour les essais cliniques est souvent un obstacle majeur à leur réussite :

• Près de 80% des essais n'atteignent pas leurs objectifs de recrutement dans les délais

• L'incapacité à recruter des patients appropriés est la raison la plus courante de l'arrêt des essais cliniques, représentant 55% des cas.

Ces défis peuvent entraîner des retards dans la mise à disposition des médicaments sur le marché, ce qui peut être une menace majeure pour l'industrie.

L'IA peut aider à sélectionner les bons patients au bon moment en permettant d’améliorer la sélection des patients et en identifiant des cohortes à travers des sources de données(dossiers médicaux par exemple) pour déterminer les populations éligibles à participer aux études.

Une analyse ultérieure peut affiner la sélection des sujets tout en réduisant les dépistages inutiles.