L’avenir de l’IA dans les soins de santé

Comment l’intelligence artificielle affecte la santé et la médecine.

Source: C.Rosso

Neil Jacobstein, président de l’IA et de la robotique Track à Singularity University et ancien président de Singularity University, a le pouls de toutes les questions liées à l’intelligence artificielle (IA). Il est membre du Henry Crown Fellow à l’institut Aspen et chercheur émérite du programme Media X de l’université de Stanford. Il a été président de la Conférence sur les applications innovantes de l’intelligence artificielle (IAAI) de la 17e Association pour l’avancement de l’intelligence artificielle (AAAI). Jacobstein a été présenté ou cité dans le Wall Street Journal , le Financial Times , Forbes , PC Magazine , VentureBeat , CIO , Foreign Policy et BBC News, en plus d’autres publications dans les médias.

“AI est ici aujourd’hui. “Pas avec l’intelligence large, profonde et subtile que nous associons à l’intelligence humaine, mais avec la capacité de fournir des milliards de dollars de valeur et une aide réelle aux cliniciens dans le domaine de la médecine”, a déclaré Jacobstein lors de la conférence Exponential Medicine à San Diego, en Californie.

• Êtes-vous constamment rempli de nouvelles idées?
• Besoin de nouveaux amis? Je ne sais pas comment les faire?
• Rendre l’inconscient visible: BDSM et rituel chamanique
• Comment les chiots apprennent des chiens et des gens
• Vos conversations en valent la peine?

McKinsey & Company, société de conseil en gestion mondiale, estime que les économies annuelles potentielles d’AI en soins de santé atteindraient 0,7% du PIB, soit 300 milliards de dollars américains et 3,3 milliards de livres sterling au Royaume-Uni [1]. Selon ABI Research, AI économisera 52 milliards de dollars américains dans le secteur des soins de santé en 2021, avec une économie de 21 milliards de dollars pour la seule Amérique du Nord. [2]

“Ce n’est pas juste mieux, plus rapide, moins cher – c’est différent”, a déclaré Jacobstein. “L’IA nous permet de faire des choses que les humains ne pouvaient tout simplement pas faire avant, comme considérer tout votre profil génomique avant de faire une recommandation”, at-il ajouté.

En 2017, Google Verily Life Sciences a publié DeepVariant, un outil d’IA open source de réseau neuronal à convolution profonde. Les polymorphismes mononucléotidiques (SNP) constituent le type de variation génétique le plus courant et sont utilisés pour prédire le risque de maladie d’une personne et sa sensibilité aux influences environnementales sur l’expression des gènes, tels que les aliments, les médicaments ou les toxines. DeepVariant a été en mesure d’identifier les SNP avec une précision de 99,9587%, remportant le prix «Meilleure performance SNP» au PrecisionFDA Truth Challenge 2016. [3]

• Comment empêcher les narcissiques de parler d’eux-mêmes
• 7 règles implicites pour la réussite professionnelle
• 3 façons de surmonter votre ex
• Se voir comme Einstein booster la résolution de problèmes?
• La connectivité du cervelet ressemblant à des primates rend les perroquets plus intelligents

Un certain nombre de startups révolutionnaires en IA ont fait leur entrée dans le secteur de la santé. Par exemple, en 2017, Cloud DX a remporté le prix «Bold epic Innovator» de la XPRIZE Foundation [4]. Cloud DX applique un apprentissage automatique avec un grand ensemble de données sonores pour identifier les infections respiratoires et les maladies basées sur le son de la toux du patient.

L’IA est déployée dans l’analyse prédictive des dispositifs de surveillance des patients, de l’imagerie et du diagnostic, de la découverte de médicaments et de l’oncologie. Les récentes homologations par la FDA pour les solutions de soins de santé basées sur l’IA comprennent l’imagerie OsteoDetect d’Imagen pour l’analyse d’images par rayons X (mai 2018); IDx-DR pour la détection de la rétinopathie diabétique (avril 2018); et Viz.AI Contact pour la détection précoce des accidents vasculaires cérébraux (février 2018) [5].

Les innovations d’IA en matière de santé incluent:

Analyse prédictive dans les dispositifs de surveillance des patients

ABI Research estime que le nombre de dispositifs de surveillance des patients pour la formation à l’analyse prédictive en IA passera à 3,1 millions en 2021, avec un taux de croissance annuel composé de 176% [6]. Sense.ly, Sentrian, Babylon Health et AiCure [7] sont des start-ups financées par le capital-risque.

AI en imagerie et diagnostic

La reconnaissance des formes, un domaine des progrès récents de l’IA, est un ajustement naturel dans l’imagerie et le diagnostic des soins de santé. La radiologie est un domaine avec de grands ensembles de données structurés qui peuvent être utilisés pour former des algorithmes d’apprentissage en profondeur. Par exemple, en 2017, les National Institutes of Health (NIH) ont publié plus de 100 000 radiographies pulmonaires de plus de 30 000 patients anonymes pour des institutions de recherche universitaires et scientifiques [8].

Lors de la conférence Exponential Medicine, Jacobstein a cité un exemple d’une récente percée dans le domaine des soins de santé en 2017, où une équipe d’informaticiens de Stanford a formé un réseau neuronal convolutif profond pour classer les lésions cutanées. En utilisant une base de données de 129 450 images cliniques, l’algorithme d’apprentissage en profondeur avait une précision comparable à celle des dermatologues humains dans la détection des carcinomes et des mélanomes malins [9].

IA et découverte de drogue

Un certain nombre de sociétés telles que Calico, BenevolentAI et Deep Genomics cherchent à appliquer l’apprentissage automatique aux grands ensembles de données pour la découverte et le développement de médicaments [10]. Parmi les autres start-up dans le domaine de la découverte de médicaments IA, citons deux fonds de capital-risque (Andreessen Horowitz), Numerate (Foundation Capital), Atomwise (Khosla Ventures et Data Collective) et Numedii (Lightspeed Venture Partners) [11].

AI pour l’oncologie

Des entreprises telles que Freenome, Globavir Biosciences, CureMetrix, Laboratoires Notables, Cyrcadia, Enlitic, Entopsis, Insilico Medicine, OncoraMedical, Pathway Genomics, Proscia et SkinVision [12] ont financé des actions. Flatiron Health, une société basée à New York spécialisée dans l’oncologie et soutenue par Google Ventures et d’autres investisseurs, a récemment racheté la société pharmaceutique suisse Roche pour 1,9 milliard de dollars en 2018 pour ses jeux de données massifs destinés à l’aide à la décision et aux dossiers de santé électroniques [13].

En mai 2018, les Annals of Oncology ont publié une étude allemande décisive où un réseau neuronal convolutionnel d’apprentissage en profondeur (CNN) formé sur 100 000 images surpassait un groupe international de 58 dermatologues de 17 pays.

Les obstacles à surmonter dans l’IA dans les soins de santé comprennent l’accès à de vastes ensembles de données pour la formation d’algorithmes d’apprentissage en profondeur et la conservation des dossiers de santé électroniques qui ne comportent pas d’étiquetage de données.

“Le plus grand défi consiste à convertir l’ensemble des soins de santé en données”, a déclaré Jacobstein, “l’intelligence artificielle fait partie de cette transformation”.

L’essor récent de l’IA est largement dû aux progrès de la reconnaissance de formes avec les algorithmes d’apprentissage en profondeur. À l’avenir, Jacobstein prévoit une plus grande convergence des différents types d’IA, tels que le raisonnement basé sur des modèles, l’analyse prédictive et les modèles de simulation, afin d’aller au-delà de la reconnaissance de base.

“Pour la première fois dans l’histoire de l’humanité, nous allons pouvoir intervenir dans nos soins de santé d’une manière tout à fait impensable auparavant”, a déclaré Jacobstein. “Je pense que nous allons pouvoir utiliser à la fois l’IA et la biologie synthétique pour traiter notre santé comme un problème d’information”, a-t-il ajouté [14]. ”

Jacobstein considère cette approche de l’IA centrée sur l’information comme la clé non seulement de la prévision et de la médecine préventive, mais également de l’amélioration de la qualité de vie globale et, en fin de compte, de la durée de la vie humaine.

Les références

1. Bughin, Jacques; Hazan, Eric; Ramaswamy, Sree; Chui, Michael; Allas, Tera; Dahlstrom, Peter; Henke, Nicolaus; Tranchée, Monica. “Intelligence artificielle – La prochaine frontière numérique?” Document de discussion du McKinsey Global Institute . Juin 2017.

2. ABI Research (2018, 4 juin). AI pour sauver le secteur de la santé US $ 52 milliards en 2021 [Communiqué de presse].

3. Moteni, Megan. “Google distribue l’IA qui peut créer votre séquence génomique.” 12.08.17.

4. Kimbrell, Gideon. “La réglementation tue-t-elle l’innovation dans les soins de santé?” Forbes . 19 mars 2018.

5. McCaney, Kevin. “L’IA en médecine se rapproche de plus en plus des tournées régulières”. GovernmentCIO Media . 31 mai 2018.

6. ABI Research (2018, 4 juin). AI pour sauver le secteur de la santé US $ 52 milliards en 2021 [Communiqué de presse].

7. Insights CB. “Des infirmières virtuelles à la découverte de médicaments: 106 start-up d’intelligence artificielle dans les soins de santé.” Briefs de recherche de CB Insights . 3 février 2017.

8. National Institutes of Health (2017, 27 septembre). Le NIH Clinical Center fournit l’un des plus grands ensembles de données de radiographie pulmonaire accessibles au public à la communauté scientifique [Communiqué de presse].

9. Esteva, Andre; Kuprel, Brett; Novoa, Roberto A .; Ko, Justin; Swetter, Susan M., Blau, Helen M., Thrun, Sebastian. “Classification au niveau dermatologique des cancers de la peau avec réseaux de neurones profonds.” Nature . 2 février 2017. 542, 115-118.

10. Chevalier, Will. “Une société de génomique pilotée par Ai se tourne vers la drogue.” 3 mai 2017.

11. Insights CB. “Des infirmières virtuelles à la découverte de médicaments: 106 start-up d’intelligence artificielle dans les soins de santé.” Briefs de recherche de CB Insights . 3 février 2017.

12. Insights CB. “12 Startups Combattre le cancer avec l’intelligence artificielle.” Résumé de recherche CB Insights. 15 septembre 2016.

13. Mukherjee, Sy. “Pourquoi l’accord de 1,9 milliard de dollars de Drug Giant Roche pour l’achat de Data Startup Flatiron Health Matters?” 16 février 2018.

14. Guidewell. “XMed 2016 Insights Lounge – Neil Jacobstein.” YouTube. 8 oct. 2016.