
đ€ Interview â Agents, LLM et biomĂ©decine : les futures armes contre le cancer (Jean-FrĂ©dĂ©ric Petit-Nivard, Owkin)
Lâintelligence artificielle transforme lâanalyse mĂ©dicale en rĂ©vĂ©lant des motifs cellulaires invisibles Ă lâĆil humain et en amĂ©liorant diagnostic, recherche scientifique et dĂ©veloppement de nouveaux traitements contre le cancer.
Interview : Jean-FrĂ©dĂ©ric Petit-Nivard, Chief Business Development Officer dâOwkin
Comment lâIA peut-elle concrĂštement amĂ©liorer les soins en oncologie ?
Chez Owkin, notre objectif est dâutiliser lâintelligence artificielle pour mieux comprendre les maladies et amĂ©liorer la prise en charge des patients. Un exemple marquant remonte Ă 2019, avec notre publication dans Nature Medicine autour du projet Maisonnette. Nous avons montrĂ© quâĂ partir dâimages de biopsies â oĂč lâon observe cellules cancĂ©reuses et immunitaires â lâIA pouvait prĂ©dire la survie des patients. LĂ oĂč cela devient passionnant, câest que le modĂšle a redĂ©couvert des critĂšres connus des anatomopathologistes, mais aussi identifiĂ© de nouveaux motifs invisibles Ă lâĆil humain, car nĂ©cessitant dâanalyser des millions dâimages. LâIA devient ainsi un vĂ©ritable outil de recherche, capable de rĂ©vĂ©ler des mĂ©canismes biologiques que lâon nâavait jamais explorĂ©s.
Aujourdâhui, vos technologies sont-elles rĂ©ellement utilisĂ©es dans les hĂŽpitaux ?
Oui, et câest une grande fiertĂ©. Certains de nos outils diagnostiques ont obtenu un marquage CE et sont dĂ©sormais utilisĂ©s en pratique clinique. Ils aident les mĂ©decins Ă mieux diagnostiquer certaines pathologies et Ă orienter les patients vers les traitements les plus adaptĂ©s. Ce travail a Ă©tĂ© possible grĂące Ă nos collaborations Ă©troites avec de nombreux centres hospitaliers et de recherche, comme Gustave Roussy, lâInstitut BergoniĂ©, lâAP-HP ou encore des hĂŽpitaux en Angleterre et en Allemagne. Lâimpact sur la vie des patients est rĂ©el, mĂȘme si le dĂ©veloppement de nouveaux traitements nĂ©cessite encore plus de temps et de validations.
Quelles technologies dâIA utilisez-vous et comment les appliquez-vous Ă la santĂ© ?
Nous nous appuyons sur des architectures variĂ©es : CNN, LLM, modĂšles fondation⊠Beaucoup ont Ă©tĂ© initialement dĂ©veloppĂ©es par les grands acteurs technologiques tels que Google DeepMind ou Meta AI, mais nous les adaptons Ă nos donnĂ©es biomĂ©dicales. Lâun des enjeux majeurs consiste Ă transformer des images ou des donnĂ©es biologiques brutes en reprĂ©sentations mathĂ©matiques de qualitĂ©. Câest ce travail de representation learning qui rend possible des prĂ©dictions fiables et interprĂ©tables. Nous avons aussi beaucoup contribuĂ© au federated learning, permettant dâentraĂźner des modĂšles sur des donnĂ©es distribuĂ©es, un sujet dĂ©crit dans plusieurs de nos publications disponibles sur le site dâOwkin.
Et demain : quelles sont les prochaines étapes pour Owkin ?
Nous venons de lancer K-Pro, une nouvelle plateforme qui facilite la recherche biomĂ©dicale grĂące aux agents et aux LLM. Lâautre Ă©tape dĂ©terminante sera la publication des rĂ©sultats de notre premier essai clinique, aujourdâhui en phase 1, menĂ© en Australie, en Europe et aux Ătats-Unis. Nous avons beaucoup dâespoir : confirmer notre hypothĂšse thĂ©rapeutique donnerait un sens immense Ă notre travail. Par ailleurs, de nouveaux outils diagnostiques arrivent, renforçant encore notre ambition dâaccĂ©lĂ©rer la recherche et dâamĂ©liorer la vie des patients.
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