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Les GenAi vont-elles transformer (aussi) le paysage de la santé ? Voici 5 entreprises qui disruptent le marché !
Depuis le lancement de ChatGPT l'année dernière, les Large Model Language (LLM) ont surtout servi aux non-ingénieurs à écrire du code et à expliquer l'informatique quantique à des enfants de cinq ans.
Avec Myriad Consulting, nous avons identifié un certain nombre de startups européennes utilisant des outils génératifs alimentés par l'IA. Ces outils vont de l'analyse des interactions médecin-patient à la création de nouveaux médicaments. On fait le point.
L'un des cas d'utilisation de ces modèles est l'écoute des réunions entre le patient et le médecin, afin d'aider ce dernier à poser le bon diagnostic et à administrer le bon traitement.
La startup danoise d'IA Corti se concentre depuis 2018 sur l'augmentation de la conversation humaine dans les soins de santé grâce à l'IA générative.
La société a commencé par apprendre à partir d'enregistrements d'appels téléphoniques médicaux d'urgence impliquant un arrêt cardiaque - aujourd'hui, sa technologie est utilisée par des hôpitaux et d'autres établissements de santé en Scandinavie, au Royaume-Uni et aux États-Unis.
"Nous nous sommes appuyés sur la thèse de la construction de modèles génératifs dès le début de l'histoire de Corti. Nous pouvons prendre ces grands modèles de langage, puis les affiner avec différents choix architecturaux pour les adapter à notre secteur vertical", explique Lars Maaløe, professeur associé en apprentissage automatique et l'un des cofondateurs de Corti.
La plateforme britannique de soins à domicile Cera, qui aide les patients âgés et leurs aidants à gérer les soins de santé à domicile, utilise l'IA pour simplifier la préparation des soins. Les prestataires de soins de Cera établissent ces plans lorsqu'ils renvoient les patients chez eux après leur séjour à l'hôpital.
Selon Ben Maruthappu, fondateur et directeur général de Cera, l'élaboration de ces plans peut prendre jusqu'à 12 heures au total, sur la base de conversations entre les professionnels de la santé et les patients et d'une visite à domicile et sont en plus généralement rédigés à la main.
Cera prévoit d'utiliser l'IA pour convertir automatiquement une conversation enregistrée sur le téléphone d'un évaluateur de soins en un plan de soins, réduisant ainsi le processus à quelques heures.
🖊️ Microsoft, qui soutient l'OpenAI, fournit les modèles de base et les applications pour Cera, qui prévoit de déployer le service sur quelques milliers de patients dans le sud-est de l'Angleterre au cours des prochains mois.
Les modèles de base, tels que GPT-3 et DALL-E, sont formés sur un large ensemble de données non étiquetées qui peuvent être utilisées pour différentes tâches, mais qui peuvent être affinées à des fins de soins de santé.
💥 Cera prévoit également d'introduire cette année un outil de recommandation de tâches alimenté par l'IA pour les assistants de soins, qui suggérera certains traitements et soutiendra les décisions.
La crééation de médicaments est un autre cas d'utilisation majeur des LLM dans le domaine de la santé. Plusieurs de ces entreprises existent en Europe : LabGenius et Healx au Royaume-Uni et Cradle aux Pays-Bas.
Stef van Grieken, PDG de Cradle, a travaillé auparavant dans l'équipe de direction des produits chez Google Research, où il a participé aux premiers travaux sur les grands modèles de langage. Aujourd'hui, il aide l'entreprise à améliorer la conception des protéines, qui peut être utilisée, par exemple, pour découvrir de nouveaux anticorps pour les produits pharmaceutiques.
"Chez Cradle, au lieu d'appliquer ce type de techniques au langage naturel, nous essayons de les utiliser pour comprendre le langage de la biologie", explique M. van Grieken.
Au lieu de ChatGPT, où vous lui donnez un message et vous obtenez une réponse, dans notre cas, vous dites : "Je voudrais catalyser cette réaction chimique" ou "Je voudrais me lier à cette chose" ou "Je voudrais qu'elle soit plus stable à une température plus élevée".
Les protéines générées par Cradle peuvent ensuite être testées par d'autres chercheurs dans leurs laboratoires. "Peut-être qu'une séquence sur 1 000 que [les humains] essaient en laboratoire produira ce qu'ils veulent ou ce qu'ils voulaient au départ", explique M. van Grieken.
En utilisant ces grands modèles de langage pour proposer de bien meilleures alternatives, le nombre d'expériences à réaliser pour obtenir un produit fonctionnel diminue considérablement.
Healx utilise les LLM pour trouver de nouveaux composés, c'est-à-dire des structures chimiques susceptibles de devenir un jour des médicaments. Pour ce faire, Healx fournit au modèle tout ce qu'elle sait sur un composé, y compris les données publiques et propriétaires.
"Un composé [que nous étudiions] était susceptible d'être efficace et nous comprenions quelles parties de la molécule aidaient au traitement, mais il était très toxique", explique Bill Tatsis, scientifique chez Healx. "L'équipe a utilisé des modèles génératifs d'IA pour produire une molécule d'une efficacité similaire et moins toxique.
LabGenius, qui réorganise les anticorps pour s'attaquer spécifiquement aux cellules cancéreuses, envisage maintenant d'appliquer les méthodes d'IA aux premières étapes de la découverte de médicaments, en particulier pour trouver de bons liants pour les médicaments, explique Leonard Wossnig, directeur technique de l'entreprise.
"Nous disposons déjà de méthodes pour trouver de bonnes molécules de liaison, mais elles sont lentes. Je pense que l'IA générique accélérera ces solutions", déclare-t-il.
Comme pour toute nouvelle technologie, certains s'inquiètent de l'utilisation à grande échelle des LLM dans les soins de santé.
"Une dépendance excessive [à l'égard de l'IA] est un risque", déclare M. Maruthappu de Cera. "Les gens peuvent devenir trop dépendants de la technologie, même s'ils ont des qualifications médicales. C'est pourquoi il est important de mettre en place des contrôles et des vérifications pour s'assurer que les gens ne lâchent pas le volant."
Selon M. van Grieken de Cradle, il n'est pas toujours nécessaire que les résultats d'une IA soient comparables à ceux des humains en ce qui concerne la véracité, étant donné la piètre compréhension de l'ADN par l'homme.
"En biologie, nous avons comparé certaines des méthodes utilisées en science aujourd'hui et nous avons pu démontrer que [notre modèle GenAI] surpasse de manière significative ce que les humains peuvent faire. Il est évident que plus nous recevons de données et plus nous en apprenons sur ce problème, plus nos modèles s'améliorent", ajoute-t-il.
Bien entendu, les molécules découvertes grâce à l'IA ne passeraient pas directement du laboratoire à la pharmacie : elles feraient l'objet de tests et d'essais cliniques rigoureux avant d'être commercialisées. En outre, les modèles se sont rapidement améliorés dans le domaine des soins de santé. Une première version du LLM médical Medpalm de Google a obtenu moins de 60 % à l'examen d'un médecin (ce qui est tout de même une réussite), mais une version ultérieure a obtenu une note "d'expert" de 85 %.
Si l'IA générative a le potentiel de "transformer" les soins de santé à terme, son adoption dans le secteur des soins de santé au sens large prendra du temps.
"D'ici cinq à dix ans, l'IA générative fera partie de la pratique médicale quotidienne, mais nous en sommes encore loin", déclare Maruthappu de Cera. "Les soins de santé sont réglementés, ce qui signifie que, comme nous l'avons vu avec les technologies numériques et l'utilisation des données dans les soins de santé par le passé, il ne s'agira pas d'une transformation radicale qui se produira en un an."
En revanche, d'autres pensent que l'IA générative dans les soins de santé est "surestimée". Marta-Gaia Zanchi, partenaire de Nina Capital, société de capital-risque spécialisée dans les technologies de la santé, pense qu'il s'agit d'un mot à la mode pour les startups du secteur (et d'autres domaines).
"Les startups commencent à présenter leur solution basée sur l'IA générative sans vraiment expliquer pourquoi elles ont besoin d'utiliser l'IA générative", explique-t-elle à Sifted.
"Appliquer l'IA générative sans se soucier de la bonne solution signifie sauter l'étape la plus importante du processus d'innovation et se contenter de construire des gratte-ciel élaborés sur des fondations très fragiles", ajoute Mme Zanchi.
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