Patient Numérique

Le désormais traditionnel rapport “AI Index : Measuring trends in AI” que publie l’université californienne de Stanford (il en est à sa septième édition) consacre une partie d’un chapitre aux avancées et apports de l’IA en médecine et dans la recherche médicale.

Parmi les innovations épinglées :

• – SynthSR, un outil de conversion des scans de cerveaux en image à très haute résolution, de quoi faciliter la création de modèle 3D. Ce développement est l’oeuvre de chercheurs de la Harvard Medical School et d’Oxford.
• – EVEscape, un modèle d’apprentissage profond pouvant prédire l’évolution des mutations virales lors d’épidémie. Il est lui aussi le fruit de travaux de chercheurs de Harvard Medical School et d’Oxford. EVEscape a été mis à contribution dans le cadre de l’épidémie du Covid. Des tests d’application à d’autres mutations virales potentielles sont en cours pour la grippe, le VIH, le virus de fièvre de Lassa et le virus Nipah.
• – ImmunoSEIRA, biosenseur servant à la détection des protéines mal repliées, liées des maladies neurodégénératives (Parkinson, Alzheimer…). Il a été développé par des chercheurs de l’école polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) qui ont eu recours à l’intelligence artificielle, en l’occurrence des réseaux neuronaux, afin de quantifier le stade de la maladie et sa progression.
• – MediTron-70B, un grand modèle de langage (LLM) médical open source, lui aussi issu de l’EPF de Lausanne. Moins précis que GPT-4 MedPrompt (Microsoft), qui, lui aussi, figue parmi les innovations épinglées par Stanford, ou MedPalm3 (Google) sur des questions médicales puisées dans le scénario d’examen de médecine américain, il affiche par contre les meilleurs résultats en performances et précision parmi les différents modèles open source existants.
• – Google Deepmind AlphaMissense, classification des mutations génétiques en fonction de leur niveau de pathogénicité.

Au rayon solutions et outils de diagnostic, relevons les deux avancées suivantes :

• – CoDoC. CoDoC est le fruit des travaux d’une équipe de recherche en sciences des données de l’institut hospitalo-universitaire Imagine, centre de recherche sur les maladies génétiques basé à l’Hôpital Necker-Enfants malades (Paris). La suite d’applications CoDoC, associée à un entrepôt de données de santé, vise donc à “accompagner les acteurs de la santé dans la collecte, le traitement et le partage des données médicales”.
• – CT Panda, un outil de diagnostic conçu par une équipe internationale de chercheurs (Chinois, Américains et Tchèques). Il s’appuie sur l’apprentissage profond pour exploiter des clichés de tomodensitométrie sans contraste en vue de procéder à une détection et classification à haute précision de lésions pancréatiques (détection et traitement de l’adénocarcinome canalise pancréatique).

Enfin, en matière d’aide à la gestion et à l’administration de soins, l’AI Index pointe notamment MedAlign, un jeu de données cliniques de référence, développé par des chercheurs venus de différents pays, qui permet de générer des instructions en langage naturel sur base du contenu de dossiers médicaux électroniques.

Le chapitre du rapport AI Index de la Stanford University consacré à la médecine peut être téléchargé via ce lien

Lien pour le téléchargement de l’ensemble du AI Index Report.

AI Report, Stanford University : “Our mission is to provide unbiased, rigorously vetted, broadly sourced data in order for policymakers, researchers, executives, journalists, and the general public to develop a more thorough and nuanced understanding of the complex field of AI.”

Sources : Stanford University ; TIC Pharma ; e.a.