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đŸŽ€ Interview – Agents, LLM et biomĂ©decine : les futures armes contre le cancer (Jean-FrĂ©dĂ©ric Petit-Nivard, Owkin)

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L’intelligence artificielle transforme l’analyse mĂ©dicale en rĂ©vĂ©lant des motifs cellulaires invisibles Ă  l’Ɠil 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 d’Owkin

Comment l’IA peut-elle concrĂštement amĂ©liorer les soins en oncologie ?

Chez Owkin, notre objectif est d’utiliser l’intelligence 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© qu’à partir d’images de biopsies – oĂč l’on observe cellules cancĂ©reuses et immunitaires – l’IA pouvait prĂ©dire la survie des patients. LĂ  oĂč cela devient passionnant, c’est que le modĂšle a redĂ©couvert des critĂšres connus des anatomopathologistes, mais aussi identifiĂ© de nouveaux motifs invisibles Ă  l’Ɠil humain, car nĂ©cessitant d’analyser des millions d’images. L’IA devient ainsi un vĂ©ritable outil de recherche, capable de rĂ©vĂ©ler des mĂ©canismes biologiques que l’on n’avait jamais explorĂ©s.

Aujourd’hui, vos technologies sont-elles rĂ©ellement utilisĂ©es dans les hĂŽpitaux ?

Oui, et c’est 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, l’Institut BergoniĂ©, l’AP-HP ou encore des hĂŽpitaux en Angleterre et en Allemagne. L’impact 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 d’IA 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. L’un des enjeux majeurs consiste Ă  transformer des images ou des donnĂ©es biologiques brutes en reprĂ©sentations mathĂ©matiques de qualitĂ©. C’est ce travail de representation learning qui rend possible des prĂ©dictions fiables et interprĂ©tables. Nous avons aussi beaucoup contribuĂ© au federated learning, permettant d’entraĂźner des modĂšles sur des donnĂ©es distribuĂ©es, un sujet dĂ©crit dans plusieurs de nos publications disponibles sur le site d’Owkin.

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. L’autre Ă©tape dĂ©terminante sera la publication des rĂ©sultats de notre premier essai clinique, aujourd’hui en phase 1, menĂ© en Australie, en Europe et aux États-Unis. Nous avons beaucoup d’espoir : confirmer notre hypothĂšse thĂ©rapeutique donnerait un sens immense Ă  notre travail. Par ailleurs, de nouveaux outils diagnostiques arrivent, renforçant encore notre ambition d’accĂ©lĂ©rer la recherche et d’amĂ©liorer la vie des patients.

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