L’IA pourrait peut-être nous permettre de trouver un remède contre le cancer. C’est en tout cas ce qu’espère une start-up de biotechnologie, qui compte mettre en place un système d’entraînement d’IA dédié à cette tâche.

Le moins que l’on puisse dire, c’est que l’intelligence artificielle s’est déjà taillé une place de choix dans le domaine de la santé. OpenAI propose par exemple ChatGPT Health, un assistant de santé qui, pourtant, ne remplacera pas votre médecin. Toutefois, cette technologie est bel et bien utilisée dans un cadre hospitalier. On a par exemple pu voir apparaître ce stéthoscope alimenté par l’IA, qui pourrait révolutionner la médecine moderne.

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Par ailleurs, une étude d’Harvard montre que, aux urgences, l’intelligence artificielle serait bien plus efficace que des médecins en chair et en os. D’ailleurs, l’agence spatiale américaine s’est associée avec Google pour mettre au point un médecin d’IA pour les astronautes.

L’IA doit s’entraîner avant de trouver un remède contre le cancer

Mais l’IA pourrait aller encore plus loin, en aidant les scientifiques à mettre au point un remède contre le cancer. Pour rappel, celle-ci est déjà capable de créer des virus de toute pièce. Par extension, celle-ci pourrait participer au développement d’un médicament anticancer.

Toutefois, il est important de rappeler que l’IA a besoin d’une grande quantité de données pour fonctionner. Pour l’instant, celle-ci se contente principalement d’utiliser des données provenant de tests sur des animaux, et non sur des tissus humains vivants. Mais la start-up Vivodyne compte bien tenter de remédier à ce problème.

En effet, Vivodyne est en train de mettre au point une machine entièrement automatisée, baptisée HIVE (Human Investigational and Validation Environment). Celle-ci permettrait de « cultiver » une vingtaine de types de tissus humains différents. En leur administrant différents traitements puis en suivant leur évolution, la machine serait capable de générer des données indispensables à l’entraînement d’une IA.

« Tout l’entraînement est réalisé à partir d’instantanés statiques de ces cellules, et les modèles ne sont absolument pas conditionnés par la manière dont une cellule est arrivée à cet état », explique Andrei Georgescu, PDG et cofondateur de Vivodyne. « Autrement dit, le modèle apprend que “voici l’état cellulaire A”, “voici l’état cellulaire B”, mais jamais que “l’état cellulaire B est le résultat d’une inflammation de l’état cellulaire A”. »

Source : techcrunch