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Un nouvel algorithme d'IA pour diagnostiquer les maladies grâce à des connaissances scientifiques d'experts

Dans cet article :

  • La clinique Mayo a développé un nouvel algorithme d'IA pour diagnostiquer les maladies.
  • Cette approche est appelée IA basée sur des hypothèses, et elle serait différente de l'IA traditionnelle.
  • Ce modèle sera utile pourdentles facteurs complexes contribuant aux maladies.

La Mayo Clinic, géant de la santé, a mis au point un nouvel algorithme d'intelligence artificielle capable de détecter les causes complexes de diverses maladies. Cet algorithme, dit « axé sur les hypothèses », se distingue nettement des modèles d'IA traditionnels. Les chercheurs expliquent que ce type d'IA utilise une méthode inédite de traitement de vastes ensembles de données pourdentles causes de maladies comme le cancer.

En janvier dernier, les sociétés de développement de logiciels d'IA SimBioSys et Aiforia ont annoncé leurs nouveaux liens avec la Mayo Clinic, et toutes deux ont déclaré que cette collaboration visait à développer des outils d'IA pour les procédures de traitement du cancer.

Le partenariat de la Mayo Clinic avec Aiforia

La collaboration entre la Mayo Clinic et Aiforia remonte à 2020. Leurs travaux portaient sur un modèle d'IA développé conjointement. Le nouveau modèle sur lequel ils travaillaient récemment consistait à analyser des lames histologiques et d'autres données afin d'identifier plus de 12 caractéristiques tissulaires chez des patients atteints d'un cancer colorectal. L'objectif était d'estimer les risques de récidive chez ces patients.

Selon Aiforia, le dépistage des récidives de cancer colorectal grâce à leur nouveau modèle permettra de réduire les coûts liés au prix élevé des chimiothérapies et à leurs effets secondaires. Ce système, en orientant l'accès à la chimiothérapie vers les patients les plus aptes, devrait avoir un impact positif significatif.

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Le PDG d'Aiforia, Jukka Tapaninen, a déclaré :

« Il s’agit du premier exemple de modèle d’IA développé avec la plateforme Aiforia, utilisé pour évaluer le risque de récidive du cancer. C’est également le premier modèle d’IA cliniquement pertinent développé avec un client et commercialisé par Aiforia. L’accord de licence avec la Mayo Clinic nous permet de commercialiser et de vendre ce modèle d’IA pour l’évaluation du risque de récidive du cancer colorectal à l’échelle mondiale. »

Il a également évoqué les efforts de co-développement d'Aiforia, en déclarant :

« Il s’agit d’un exemple parmi tant d’autres de projets de co-développement de modèles d’IA similaires, menés en collaboration avec la Mayo Clinic et d’autres partenaires. Ces projets nous permettront d’enrichir considérablement notre gamme de produits. »

Source : Aiforia .

La Mayo Clinic collabore avec SinBioSys pour un nouvel algorithme d'IA

Le partenariat entre la Mayo Clinic et SynBioSys portait sur le traitement du cancer du sein, et plus précisément sur le développement de nouveaux outils pour améliorer la prise en charge des patientes à un stade précoce. La Mayo Clinic participe depuis plus de dix ans à une étude de longue durée, l'essai Beauty. Récemment, SynBioSys a commencé à analyser les données afin de proposer une solution d'intelligence artificielle pour le traitement du cancer du sein, axée sur les caractéristiques génomiques.

L'outil SynBioSys a pour but d'dentl'état de santé d'un patient et de déterminer les plans de traitement les plus adaptés, incluant le choix des médicaments et, le cas échéant, les interventions chirurgicales nécessaires. Il vise également à calculer le niveau de risque associé à chaque patient. Des simulations virtuelles du système ont été réalisées avec l'aide d'experts de la Mayo Clinic.

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chercheur en biologie des systèmes et en intelligence artificielle à la Mayo Clinic , explique que le développement de ce type d'algorithme requiert des connaissances et une expertise pointues, ce qui en limite la diffusion. L'introduction de biais étant également possible, les chercheurs doivent rester vigilants et rechercher toute information pertinente avant de l'intégrer au système. Toutefois, cette nouvelle série d'algorithmes associe l'expertise humaine dans le domaine et l'intelligence artificielle, une approche plus efficace pour élaborer des solutions thérapeutiques fiables.

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