On parle souvent de l’IA pour de mauvaises rasions, et c’est bien dommage !
Cette technologie apporte de nouvelles solutions à des problèmes nos résolus comme le cancer.
Regardons les progrès récents à ce sujet :
Améliorer la précision traitement anticancéreux
Séquençage de l’ARN à cellule unique pour le traitement personnalisé Les chercheurs des National Institutes of Health (NIH) ont mis au point un outil d’IA utilisant le séquençage de l’ARN à cellule unique pour améliorer la précision des traitements anticancéreux.
Contrairement aux méthodes traditionnelles qui analysent l’ensemble des cellules d’une tumeur, cette approche permet de distinguer les différentes sous-populations cellulaires au sein d’une tumeur.
Ainsi, l’IA peut prédire comment chaque type de cellule réagit à différents médicaments, aidant les médecins à choisir le traitement le plus efficace pour chaque patient.
Cela est particulièrement utile pour comprendre pourquoi certains patients développent une résistance à certains médicaments (National Institutes of Health (NIH)).
IA pour la détection précoce du cancer du sein
Une avancée majeure dans la détection du cancer du sein repose sur un modèle d’IA capable de prédire le risque de développement de la maladie plusieurs années à l’avance.
En utilisant des images mammographiques et d’autres données cliniques, cette IA analyse des millions de paramètres invisibles à l’œil humain pour identifier des signes précurseurs de cancer.
Cette détection précoce permet une intervention rapide, augmentant ainsi les chances de succès des traitements et réduisant la mortalité liée au cancer du sein (Mayo Cancer Blog).
Hypothesis-Driven AI (IA guidée par hypothèses)
La Mayo Clinic a développé une nouvelle classe d’algorithmes d’IA, appelés « Hypothesis-Driven AI ».
Contrairement aux IA traditionnelles qui se contentent d’apprendre à partir de données, cette nouvelle IA intègre des connaissances scientifiques existantes et des hypothèses pour orienter ses analyses.
Par exemple, elle peut inclure des informations sur les variantes génétiques pathogènes connues et leurs interactions dans le cancer, ce qui permet de mieux comprendre les mécanismes de la maladie et de proposer des traitements plus ciblés.
Cette approche rend les résultats plus interprétables et peut découvrir des relations que les méthodes traditionnelles auraient manquées (Med Xpress).
Classification des tumeurs et prédiction de la réponse aux médicaments
Les chercheurs ont également développé une IA capable de classer les tumeurs et de prédire la réponse des patients aux traitements.
Utilisant des techniques de transfert d’apprentissage, cette IA peut affiner ses prédictions en combinant des données de séquençage de l’ARN en vrac et à cellule unique.
Cela permet d’identifier les sous-types de cellules tumorales et de prévoir comment chaque sous-type réagira à des traitements spécifiques.
Par exemple, si une sous-population de cellules est résistante à un médicament, l’IA peut alerter les médecins pour qu’ils adaptent leur stratégie thérapeutique (National Institutes of Health (NIH).
Analyse des images pour le cancer du sein
Des technologies d’IA sont employées pour améliorer la qualité et l’analyse des images mammographiques.
Ces outils peuvent identifier des anomalies, diagnostiquer des sous-types moléculaires de cancer, et prédire la réponse aux traitements ainsi que les résultats de survie des patientes.
L’IA peut également aider à la détection de microcalcifications et d’autres signes précoces de cancer, facilitant une intervention rapide et ciblée (Mayo Cancer Blog).
Que de belles choses non ?
Hâte de voir les prochaines évolutions !