Et si l’IA rendait les diagnostics médicaux plus précis ?

Depuis la pandémie de Covid-19, il ne se passe pas une semaine sans qu’une nouvelle étude scientifique concernant cette maladie n’apparaisse sur la toile. Les chercheurs du monde entier se sont lancés dans une course effrénée pour mieux comprendre le Coronavirus. Leur objectif est de développer un vaccin ou d’autres traitements qui permettront de contrôler l’expansion de cette pandémie.

Néanmoins, d’après le chercheur Tudor Oprea, de l’université du Nouveau-Mexique, cet empressement risque de biaiser leur jugement. Une étude scientifique mal ficelée et de mauvais diagnostics peuvent en effet avoir de graves répercussions sur la santé publique.

Une femme portant un masque pour se protéger du coronavirus

Photo de Juraj Varga. Crédits Pixabay

Avec l’aide d’une équipe de scientifiques internationaux, Tudor Oprea a publié un article dans la revue Nature Biotechnology qui suggère que l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning permettra de valider les résultats des études scientifiques et d’améliorer la précision des diagnostics médicaux.

Des études qui peuvent induire en erreur

Tudor Oprea a indiqué que le sentiment d’urgence ressenti par certains chercheurs depuis la pandémie de Covid-19 les a poussés à publier des versions préliminaires de leur travail en ligne (la pré-impression). Toutefois, cela peut représenter un danger pour la santé publique, car certains résultats n’ont pas fait l’objet d’une étude approfondie et n’ont pas été validés par la communauté scientifique.

« Il y a un problème lorsque des allégations concernant certains médicaments qui n’ont pas été validés de façon expérimentale apparaissent dans le monde de la pré-impression », a-t-il déclaré.

Qui plus est, selon lui, la publication d’informations erronées peut entraîner une perte de temps et d’argent pour les scientifiques qui suivent une fausse piste.

L’IA et le machine learning pour faciliter le processus de validation

Selon Tudor Oprea, l’utilisation de l’IA et du machine learning peut aider les scientifiques à faire des diagnostics médicaux plus précis. Ces outils pourront également assister les chercheurs dans le processus de validation des résultats des recherches scientifiques.

« Je pense qu’il y a là un énorme potentiel. Je pense que nous sommes sur le point de développer des outils qui faciliteront le processus d’examen par nos pairs. Nous sommes à deux doigts de permettre aux systèmes automatisés de passer en revue plusieurs publications pour y chercher d’éventuelles contradictions. »

Tudor Oprea a réalisé cette étude en collaboration avec des chercheurs des secteurs public et privé venant des États-Unis, de Suède, du Danemark, d’Israël, de France, du Royaume-Uni, de Hong Kong, d’Italie et de Chine. Ces derniers ont été dirigés par les scientifiques Jeremy Levin, à la tête de la Biotechnology Innovation Organization, et Alex Zhavoronkov, PDG de InSilico Medicine.

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