L'IA intègre des données génétiques, liées au mode de vie et environnementales afin de prédire le traitement optimal pour chaque individu et de concevoir avec précision le diagnostic, le pronostic et la réponse au médicament.
En examinant l'état actuel et les limites des applications cliniques, l'explicabilité, les biais, la confidentialité et les principes de l'intervention humaine, nous présentons des stratégies de mise en œuvre qui vont au-delà de la « médecine pour le commun des mortels ».
Il aborde la normalisation et l'interopérabilité des données, les jumeaux numériques et les essais cliniques adaptatifs, et même une feuille de route pour les applications nationales, le tout dans un seul volume.
Encyclopédie de l'intelligence artificielle.
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L'histoire de l'IA médicale est plus longue qu'on ne le pense, et son impact est plus profond.
Les leçons tirées des échecs passés, les enseignements tirés des succès et un esprit de défi inlassable sont devenus les fondements de l'IA médicale d'aujourd'hui.
L'explicabilité des systèmes experts, la praticité des systèmes de CAO et l'adaptabilité de l'apprentissage automatique sont toutes des caractéristiques intrinsèques des systèmes d'IA actuels.
Nous examinerons ensuite en détail les performances de l'IA médicale actuelle, fruit de cette longue histoire, dans la pratique clinique réelle.
Parallèlement aux progrès incroyables apportés par la révolution de l'apprentissage profond, nous aborderons également les défis qui subsistent.
En comprenant le passé, nous pouvons mieux nous préparer pour l'avenir.
--- Extrait de « 01_« Histoire de l’intelligence artificielle médicale » »

Récemment, l'intelligence artificielle a été de plus en plus utilisée pour prédire la structure des récepteurs liés aux maladies et pour rechercher de nouveaux candidats médicaments.
Par exemple, la prédiction structurale du récepteur GLP-1, cible clé du traitement du diabète de type 2 et de l'obésité, basée sur AlphaFold, a permis de mieux comprendre les mécanismes d'action des médicaments et de concevoir de nouveaux agents. Le développement et l'utilisation de plateformes de conception de médicaments par IA suscitent un intérêt croissant, et des exemples tels que la conception et la vérification de l'activité d'analogues du sémaglutide émergent. L'IA contribue à améliorer l'efficacité à plusieurs étapes du développement de nouveaux médicaments, depuis la prédiction de cibles basée sur la structure des protéines, la découverte de candidats médicaments et l'exploration des mécanismes d'action.
Son potentiel se développe rapidement, notamment dans les domaines des maladies métaboliques complexes et des maladies chroniques.
--- Extrait de « 03_« Révolution génomique : les fondements de la médecine de précision » »

Le secteur médical connaît actuellement un changement de paradigme, passant d'un « traitement standard pour le patient moyen » à un « traitement personnalisé pour chaque patient ».
Au cœur de cette transformation se trouvent la génomique, la découverte de biomarqueurs et les approches multi-omiques, la pharmacogénomique et le développement de médicaments basés sur l'IA apparaissant comme des outils clés pour y parvenir.
L'approche uniforme de la médecine traditionnelle montre ses limites, et les traitements de précision qui prennent en compte de manière globale les caractéristiques génétiques, le profil moléculaire, l'environnement de vie et l'état de santé de chaque individu deviennent désormais une réalité.
En particulier, les progrès rapides des technologies de séquençage du génome, l'analyse informatique des données de biologie moléculaire et l'intégration multidimensionnelle des données grâce à l'IA constituent le socle de la médecine personnalisée.
--- Extrait de « 06_« L’ère des traitements personnalisés : la médecine personnalisée conçue par l’IA » »

Nous examinons les aspects éthiques et de sécurité qui doivent être pris en compte à mesure que la médecine de précision se développe.
À mesure que la médecine de précision s'étend des données populationnelles aux traitements personnalisés, les progrès de la médecine génomique en particulier offrent des opportunités sans précédent tout en soulevant des questions éthiques et sociales complexes.
Alors que les informations les plus sensibles des individus sont traitées à grande échelle par les systèmes d'IA, une approche équilibrée qui protège les valeurs centrées sur l'humain parallèlement à l'innovation technologique est nécessaire.

--- Extrait de « 09_« Éthique et sécurité » »