Des chercheurs développent un système d'intelligence artificielle qui prédit plus de 1000 maladies des années avant leur apparition

Dans une avancée scientifique considérée comme une percée dans le domaine de la médecine préventive, une équipe de recherche internationale a annoncé le développement d'un nouveau modèle d'intelligence artificielle capable de prédire les probabilités qu'une personne développe des maladies futures des années avant qu'elles ne se manifestent.

Le modèle, nommé (Delphi-2M), utilise des techniques similaires à celles des robots de chat, apprenant les motifs et les séquences dans les données médicales. Selon les chercheurs, l'outil est capable de prédire plus de 1000 maladies, ouvrant de nouvelles perspectives pour un traitement précoce et la prévention des maladies.

Le modèle a été formé sur les données massives enregistrées dans la biobanque britannique (UK Biobank), qui comprend des informations médicales vitales pour environ un demi-million de participants. Le système analyse l'historique médical complet du patient, les diagnostics précédents et la séquence de leur apparition.

À cet égard, Moritz Gerstung, expert en intelligence artificielle au Centre de recherche sur le cancer allemand, a expliqué : "Comprendre une série de diagnostics médicaux ressemble un peu à apprendre les règles de grammaire dans un texte". Il a ajouté que l'outil (Delphi-2M) "apprend les motifs dans les données de soins de santé, les diagnostics précédents, les combinaisons qui s'y produisent et la séquence, ce qui permet des prédictions très significatives et pertinentes pour la santé".

Pour tester la précision du modèle, l'équipe l'a testé sur les données d'environ deux millions de personnes dans la base de données de santé publique du Danemark. Les résultats ont montré la capacité du système à identifier les personnes les plus à risque de développer des maladies telles que les crises cardiaques, dépassant les prévisions basées sur l'âge et d'autres facteurs traditionnels.

Cependant, les chercheurs ont averti que l'outil "n'est pas encore prêt pour une utilisation clinique" et nécessite davantage de tests. Peter Bannister, chercheur en technologie de la santé et membre de l'Institut britannique d'ingénierie et de technologie, a également souligné le défi du biais des données, en disant : "Les chercheurs reconnaissent que les deux ensembles de données (britanniques et danois) sont biaisés en termes d'âge, de race et de résultats de soins de santé actuels".

Malgré les défis, les scientifiques voient un potentiel énorme pour cette technologie. Tom Fitzgerald, co-auteur au laboratoire de biologie moléculaire européen, a déclaré que ces outils pourraient aider à "améliorer les ressources dans un système de soins de santé sous pression".

Une des caractéristiques uniques mentionnées par Ewan Birney, co-auteur de l'étude, est que l'outil (Delphi-2M) "peut diagnostiquer toutes les maladies en une seule fois sur une longue période", contrairement aux outils actuels qui se concentrent sur des maladies spécifiques.

Gustavo Sudre, professeur au King's College de Londres et spécialiste de l'intelligence artificielle médicale, a conclu que la recherche "semble être une étape importante vers une modélisation prédictive évolutive et interprétable, et surtout, éthiquement responsable".

Il convient de noter que les médecins dans de nombreux pays utilisent déjà des outils prédictifs tels que le programme (QRISK3), mais le nouveau système représente un saut qualitatif en termes de portée des maladies et de la période de temps qu'il prédit.