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L'intelligence artificielle (IA) est de loin l'avancée technologique la plus discutée de cette décennie. Bien que l'idée de l'IA existe depuis des années, les processeurs et la vitesse de calcul de l'époque précédente n'étaient pas à la hauteur, et ne pouvaient donc pas prendre en charge l'analyse d'énormes données comme cela était nécessaire. Mais avec l'évolution des algorithmes et des systèmes de nouvelle génération, les vitesses de calcul ont été multipliées par plusieurs, ce qui a permis d'analyser en temps réel d'énormes banques de données. Ce qui rend l'IA si exceptionnelle, c'est l'adoption de modèles prédictifs à la place des modèles réactifs des systèmes conventionnels. Afin de tirer parti du potentiel des nouvelles technologies, presque toutes les industries se sont adaptées à l'IA et l'ont intégrée à leurs processus afin de réduire les tâches routinières et répétitives. Malgré ce potentiel énorme, le secteur des sciences de la vie a été jusqu'à présent l'un des plus faibles bénéficiaires de ce boom. Mais pourquoi ?
Les obstacles à l'IA dans les sciences de la vie :
La composante unique de l'IA réside dans son algorithme de système d'apprentissage continu (CLS), qui fournit aux utilisateurs des données qu'il serait normalement difficile de percevoir dans un court laps de temps. Il analyse en permanence les résultats antérieurs, les écarts et les corrections, ainsi que la meilleure adéquation à une situation donnée, afin d'améliorer la précision des résultats futurs. En un mot, il apprend et s'améliore en cours de route. Mais pour cela, il faudrait disposer de quantités massives de données historiques à partir desquelles l'IA pourrait interpréter et prédire. Or, de nos jours, les données sont protégées par des lois sur la protection de la vie privée (par exemple, le règlement général sur la protection des données (RGPD ) de l'UE). En supposant que les politiques gouvernementales autorisent l'utilisation des données existantes des utilisateurs dans un avenir proche, tant que les données proviennent d'une source unique, les résultats de l'analyse seront divergents.
Bien que les agences de santé comme la FDA américaine aient introduit des lois telles que le 21st Century Cures Act pour aider à accélérer l'innovation dans la fabrication de dispositifs médicaux, le développement de médicaments et de produits biologiques et la conception d'essais cliniques, les nouvelles technologies peuvent se développer au-delà du champ d'application des réglementations existantes. Cela pourrait déclencher la nécessité d'une réforme réglementaire régulière. Mais l'obtention des autorisations législatives prend généralement des années. Une longue période d'attente peut en résulter et les utilisateurs finaux n'en profiteraient que tardivement.
Outre ces obstacles, la perte de confiance de l'utilisateur final est également un facteur préoccupant pour les fabricants. Il existe des dispositifs qui diagnostiquent, détectent et conseillent les patients sur la marche à suivre pour réduire les affections. Mais si l'utilisateur n'est pas disposé à y croire, l'objectif premier du produit ne sera pas atteint. Cependant, renforcer la confiance de l'utilisateur avec les preuves nécessaires peut prendre beaucoup de temps. Il y a également une pénurie de personnel qualifié ayant de l'expérience dans la compréhension des sciences de la vie et des processus technologiques. Former des experts en réglementation à l'expertise technologique ou vice versa serait une tâche ardue.
Des solutions réalisables :
L'évolution de l'IA devrait être très dynamique. Les organismes de réglementation et l'industrie doivent donc agir de concert et s'adapter à l'évolution des besoins. Les organisations du secteur des sciences de la vie doivent collaborer entre elles lors de la mise au point des systèmes intégrés d'IA afin d'en maximiser la précision. De même, sur le plan réglementaire, il incombe aux autorités sanitaires d'élaborer et de lancer des approches réglementaires plus novatrices qui régulariseront les outils avancés d'une manière rationalisée.
Applications actuelles de l'IA dans les sciences de la vie :
Actuellement, la transition des systèmes réactifs vers les systèmes prédictifs est en cours. Dans le cadre de cette transition, les organisations utilisent l'IA pour certains aspects cruciaux du développement de produits. Quelques-unes des applications actuelles sont énumérées ci-dessous.
- Identification de nouvelles indications pour les médicaments à l'aide de données d'utilisateurs disponibles en grandes quantités
- Identification de composés pouvant être combinés pour le traitement de nouvelles indications ou pour une efficacité accrue
- Diminution des erreurs de diagnostic
- Améliorer l'efficacité de la conception des essais cliniques
- Gestion des données dans les limites des lois sur la confidentialité et la protection des données
- Découverte des lacunes inhérentes au processus de découverte de médicaments et utilisation de l'IA pour y remédier
Bien que les utilisations actuelles de l'IA ne soient que la partie émergée de l'iceberg, l'IA, dans tout son potentiel, a la capacité de faire progresser les sciences de la vie à des années-lumière. Dans quelle mesure votre organisation a-t-elle tiré parti de cette technologie en plein essor ? Comparez et transformez vos produits et vos opérations réglementaires pour atteindre le prochain niveau d'automatisation. Soyez conforme.
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