La mission la plus noble de l’IA générative : améliorer et sauver des vies

Michael J. Fox le dit parfaitement : « La famille n’est pas une chose importante. C’est tout. C’est exactement ce que je ressens. En tant que professionnel de la technologie, voir comment l’intelligence artificielle (IA) et l’IA générative/les grands modèles de langage peuvent améliorer et sauver des vies me fait réfléchir à la différence significative que cela peut avoir sur les familles et les communautés du monde entier, y compris la mienne. C’est l’un des moments les plus profonds et les plus nobles de la technologie. L’IA est parfaitement adaptée aux sciences de la vie. Voici pourquoi. Premièrement, le problème des maladies chroniques est d’une ampleur stupéfiante. Le CDC estime qu’aux États-Unis seulement, « 90 % des 4 100 milliards de dollars dépensés chaque année en dépenses de santé sont destinés aux personnes souffrant de problèmes de santé chroniques et mentaux.^1″

Prévenir et traiter ces maladies est un travail important, à la fois pour améliorer la vie et le bien-être des gens et pour redresser l’économie. Deuxièmement, résoudre les maladies chroniques nécessite une meilleure compréhension du génome humain.c’est le métier des sciences de la vie. Et c’est un travail compliqué et insaisissable. Le génome humain, ou ADN, est identique à 99,9 % d’une personne à l’autre. Cependant, selon l’Institut national de recherche sur le génome humain²,

« les 0,1 % de différences génomiques proviennent de variations entre les presque 3 milliards de bases (ou « lettres ») dans notre ADN. Une variante pourrait être présente n’importe où parmi ces 3 milliards de lettres, créant une complexité incroyable. Pourtant, il est important de trouver ces différences pour décoder la santé, car ces variables déterminent souvent qui développe quelles maladies.

Ainsi, bien que comprendre et décoder l’ADN humain complexe soit la clé pour atténuer ou guérir les maladies, cela nécessite de travailler avec des ensembles de données massifs et hautement sophistiqués. C’est ce que fait très bien l’IA : avec une échelle, une vitesse et une précision qui ne peuvent pas être reproduites manuellement. Et lorsqu’il s’agit de guérir des maladies, la vitesse peut être une bouée de sauvetage.

Comment l’IA générative et l’IA peuvent aider

Améliorer les traitements des patients : En tant que leader de la médecine de précision, le Translation Genomics Research Institute, ou TGen, a vu la puissance du calcul haute performance, du traitement rapide, de l’analyse et de l’IA apporter une vitesse et des capacités de niveau supérieur dans la lutte contre les maladies. En 2005, il a fallu six ans pour séquencer l’intégralité du génome humain. Aujourd’hui, cette même séquence peut être réalisée en 24 heures³.

En utilisant cette vitesse et cette intelligence ainsi que divers ensembles de données et cas d’utilisation, TGen traduit les découvertes de laboratoire en de meilleurs traitements pour les patients à un rythme sans précédent.

Accélérer la découverte de médicaments :

Traditionnellement, la découverte de médicaments est un processus long et coûteux. L’IA générative et les grands modèles linguistiques accélèrent ce processus en prédisant les candidats médicaments potentiels et les structures moléculaires, telles que les protéines. Pour ce faire, il faut analyser les vastes ensembles de données en génomique pour découvrir des informations qui facilitent la découverte de maladies et de médicaments, ce qui permet d’économiser du temps et de l’argent. McKinsey estime que les gains en recherche et développement issus de l’IA générative peuvent permettre d’économiser 10 à 15 % des coûts. Ceci est important car les dépenses mondiales en recherche et développement dans les sciences de la vie sont estimées à 328 milliards de dollars par an⁴.

Dans le cadre du processus de découverte de médicaments, les essais cliniques peuvent être accélérés grâce à des modèles d’IA qui identifient les patients candidats sur la base de profils génétiques. Une fois les essais cliniques en cours, l’analyse des données à l’aide de modèles d’IA aide les chercheurs à prendre de meilleures décisions concernant l’efficacité et la sécurité des médicaments.

Les chercheurs peuvent également bénéficier des capacités de traitement du langage naturel de l’IA pour analyser rapidement des quantités importantes de littérature médicale. Cela aide les chercheurs à économiser du temps et des coûts, à rester à jour et potentiellement à améliorer les résultats.

Personnalisation de la médecine :

L’IA générative peut rapidement synthétiser les données des patients provenant de nombreuses sources, telles que les données génétiques, les informations cliniques et la littérature médicale, les analyser et produire des plans de traitement personnalisés. De plus, les modèles d’IA aident à prédire les réponses des patients à des thérapies spécifiques, aidant ainsi à personnaliser et à optimiser les traitements.

Automatisation de l’imagerie médicale et des diagnostics :

Les images médicales telles que les radiographies, les tomodensitogrammes et les IRM peuvent être analysées avec l’IA générative et des modèles d’IA pour des diagnostics plus rapides et plus précis. Cela permet à son tour une détection plus précoce des maladies potentielles, ce qui peut améliorer les résultats pour les patients.

De plus, le traitement du langage naturel alimenté par l’IA peut aider à l’organisation et à la capture des dossiers médicaux écrits et verbaux des patients, réduisant ainsi la charge administrative des prestataires de soins de santé et créant une approche de données structurées qui peut être utilisée pour identifier les tendances et faciliter les découvertes.

Permettre aux données et à l’IA de sauver des vies

Les cas d’utilisation de l’IA et de l’IA générative dans les sciences de la vie changent la vie. Cependant, la première étape – obtenir le bon type d’infrastructure de stockage – permet d’assurer le dernier kilomètre de l’IA. De nombreuses organisations disposent aujourd’hui de systèmes de stockage de données qui n’ont pas été conçus pour gérer l’IA, ce qui peut interrompre le traitement de l’IA. Au lieu de cela, les solutions de stockage modernes doivent fournir des fonctionnalités telles que le stockage distribué, la compression des données et l’indexation efficace des données, qui permettent toutes la vitesse et l’évolutivité requises par l’IA.

En pensant à mes parents, à ma famille élargie et à mon avenir, je suis reconnaissant du rôle de la technologie dans la révolution des sciences de la vie et dans l’apport d’un tel potentiel positif pour notre bien-être individuel et collectif. Pour moi, travailler avec des organisations des sciences de la vie du monde entier pour faire progresser l’IA générative et l’IA revêt un objectif personnel et extraordinairement profond.

Vous pourriez être intéressé par le prochain événement en ligne de 30 minutes de Dell sur « AI Anywhere on Data Everywhere » le 7 décembre à 11 heures CT. Je serai là et j’adorerais t’avoir rejoins moi.

En savoir plus sur solutions de stockage de données non structurées et comment ils peuvent activer la technologie de l’IA.

Voir la Étude de cas client TGen.

Explorez les soins de santé et les sciences de la vie Solutions d’IA d’Intel.

^[1] https://www.cdc.gov/chronicdisease/about/costs/index.htm

^[2] https://www.genome.gov/about-genomics/fact-sheets/Diversity-in-Genomic-Research

^[3] https://www.dell.com/en-us/dt/case-studies-customer-stories/tgen.htm#collapse

^[4] https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-enomic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier