Les avancées de l’Intelligence Artificielle pour la prédiction des maladies : un pas vers la médecine personnalisée
Des outils actuels pour anticiper les risques sanitaires
De nombreux pays utilisent déjà des solutions informatiques pour évaluer la probabilité de développer certaines pathologies. Parmi celles-ci, le programme britannique QRISK3 permet aux médecins généralistes d’estimer le danger d’une crise cardiaque ou d’un accident vasculaire cérébral (AVC), offrant ainsi une approche proactive dans la prise en charge des patients.
Une nouvelle étape dans la prédiction médicale grâce à l’intelligence artificielle
Récemment, des chercheurs ont développé un modèle basé sur l’intelligence artificielle (IA) capable d’anticiper, plusieurs années à l’avance, l’apparition de maladies chez un individu ainsi que leur prévalence au sein d’une population. Ce modèle, nommé Delphi-2M, exploite une technologie similaire à celle utilisée par ChatGPT d’OpenAI, mais adaptée à l’analyse de données biomédicales.
Fonctionnement et entraînement du modèle
Le développement de Delphi-2M s’appuie sur l’étude des antécédents médicaux de près de 500 000 patients issus de la UK Biobank, une base de données biomédicale dédiée à la recherche. En analysant ces données, l’IA serait en mesure de prédire la probabilité de plus de 1000 maladies différentes plusieurs années avant leur manifestation, comme le rapportent les chercheurs dans une publication parue dans la revue « Nature ».
Les techniques de l’intelligence artificielle dans le domaine médical
Selon Moritz Gersting, spécialiste en IA au Centre allemand de recherche contre le cancer, le traitement d’une séquence de diagnostics médicaux peut s’apparenter à « l’apprentissage de la grammaire dans un texte ». Parmi ses capacités, Delphi-2M apprend, grâce à son entraînement, à repérer des schémas dans les données de santé, notamment dans les diagnostics antérieurs, en identifiant leurs combinaisons et séquences, ce qui permet d’obtenir des prédictions médicales pertinentes.
Perspectives et limites de cette technologie prédictive
Selon l’expert, Delphi-2M pourrait notamment identifier un risque accru de crise cardiaque chez certains patients, en se basant sur des facteurs autres que l’âge ou des données classiques. Cependant, ces capacités ont été testées à partir de données de santé de près de deux millions d’individus au Danemark, et le modèle doit encore faire l’objet d’autres validations pour être utilisé de manière généralisée.
Les défis à relever pour une utilisation en médecine courante
Les chercheurs admettent que la voie vers une amélioration concrète des soins demeure longue. En effet, les jeux de données utilisés présentent certains biais liés à l’âge, à l’origine ethnique ou aux résultats de santé actuels, ce qui limite pour le moment la fiabilité des prédictions. Peter Bannister, expert en technologies de la santé, souligne que de nombreux progrès restent à faire pour garantir une utilisation sûre et éthique de ces outils.
Une intelligence artificielle capable de couvrir toutes les pathologies
Contrairement à d’autres solutions comme QRISK3, Delphi-2M aurait la capacité de traiter simultanément un large éventail de maladies, sur une période prolongée. Ewan Birney, co-auteur de l’étude, estime que cette avancée constitue un « pas significatif » vers une modélisation prédictive plus évolutive, interprétable, et responsable sur le plan éthique.
L’importance d’une IA transparente et éthique en santé
L’un des enjeux majeurs pour ces technologies réside dans leur explicabilité. Si de nombreux grands modèles d’IA restent encore mystérieux dans leur fonctionnement interne, la recherche actuelle cherche à développer des systèmes plus compréhensibles pour garantir leur fiabilité et leur conformité aux principes éthiques, notamment dans le domaine médical.
