L’utilisation de l’intelligence artificielle dans la recherche médicale pourrait contribuer à résoudre la pénurie de médicaments
Un article de Forbes commente le fait que les applications de l’intelligence artificielle (IA) dans les multiples et complexes recherches dans le domaine du développement de médicaments n’impliquent souvent la participation d’aucun patient. En effet, les formulations proposées sont testées, dit-on, à l’aide des millions de données provenant de dossiers de patients et d’études effectuées à travers le monde. Ces données permettraient de déterminer comment les patients pourraient réagir bien avant qu’un médicament candidat soit soumis à des essais cliniques.
Apparemment, cette façon de procéder contribue à réduire les risques liés au processus d’expérimentation ainsi que les erreurs. Éventuellement, elle pourra accélérer considérablement le processus de conception de médicaments, qui dure actuellement entre 10 et 12 ans si le traitement se déroule sans encombre. Ainsi, l’accélération de la mise sur le marché des nouveaux traitements permettra aux médecins et aux patients d’avoir un choix bien plus grand entre différentes options.
Forbes mentionne que l’IA peut également contribuer à la reformulation de traitements qui sont déjà en cours d’application. Cela permettrait de proposer aux patients de nouvelles options par rapport aux traitements qui leur sont offerts et qui pourraient devenir inaccessibles. Par exemple, si les gélules utilisées dans un traitement particulier ne sont plus disponibles, il serait possible d’avoir recours à d’autres solutions – des comprimés, des comprimés solubles et des dispositifs transdermiques – et d’éviter les dommages.
Les possibilités offertes par l’IA dans le domaine de la conception de médicaments s’avèrent incontestablement stratégiques à un moment où, selon Forbes, des millions de personnes aux États-Unis ont de la difficulté à accéder à leurs ordonnances pour des médicaments essentiels. Ce qui semble encore plus inquiétant est que les prestataires de soins médicaux ont dû, dans certains cas, choisir des plans de traitement moins efficaces pour les patients dont les besoins étaient jugés moins critiques.
Par exemple, Forbes mentionne qu’il y a déjà 10 mois que la Food and Drug Administration (FDA) a déclaré une pénurie d’Adderall, un médicament pour le traitement du trouble déficitaire de l’attention avec hyperactivité (TDAH). Bien que ce ne soit pas la première fois que cela arrive, la longue pénurie de ce médicament commencerait à avoir des effets dévastateurs. De plus, les patients atteints de TDAH doivent maintenant composer avec la pénurie de méthylphénidate, un générique de Concerta, pour le traitement de la même maladie.
Forbes note cependant qu’à l’heure actuelle, l’utilisation de l’IA doit faire face à un manque de confiance et d’explicabilité. Ceux qui travaillent avec cette technologie sont encore en train d’apprendre de quoi l’IA est capable et d’essayer de comprendre ses comportements décisionnels. De plus, le grand nombre de données non structurées et hétérogènes qui existent dans le domaine des sciences de la vie ne fait que rendre cette démarche encore plus complexe.
Un article de Forbes commente le fait que les applications de l’intelligence artificielle (IA) dans les multiples et complexes recherches dans le domaine du développement de médicaments n’impliquent souvent la participation d’aucun patient. En effet, les formulations proposées sont testées, dit-on, à l’aide des millions de données provenant de dossiers de patients et d’études effectuées à travers le monde. Ces données permettraient de déterminer comment les patients pourraient réagir bien avant qu’un médicament candidat soit soumis à des essais cliniques.
Apparemment, cette façon de procéder contribue à réduire les risques liés au processus d’expérimentation ainsi que les erreurs. Éventuellement, elle pourra accélérer considérablement le processus de conception de médicaments, qui dure actuellement entre 10 et 12 ans si le traitement se déroule sans encombre. Ainsi, l’accélération de la mise sur le marché des nouveaux traitements permettra aux médecins et aux patients d’avoir un choix bien plus grand entre différentes options.
Forbes mentionne que l’IA peut également contribuer à la reformulation de traitements qui sont déjà en cours d’application. Cela permettrait de proposer aux patients de nouvelles options par rapport aux traitements qui leur sont offerts et qui pourraient devenir inaccessibles. Par exemple, si les gélules utilisées dans un traitement particulier ne sont plus disponibles, il serait possible d’avoir recours à d’autres solutions – des comprimés, des comprimés solubles et des dispositifs transdermiques – et d’éviter les dommages.
Les possibilités offertes par l’IA dans le domaine de la conception de médicaments s’avèrent incontestablement stratégiques à un moment où, selon Forbes, des millions de personnes aux États-Unis ont de la difficulté à accéder à leurs ordonnances pour des médicaments essentiels. Ce qui semble encore plus inquiétant est que les prestataires de soins médicaux ont dû, dans certains cas, choisir des plans de traitement moins efficaces pour les patients dont les besoins étaient jugés moins critiques.
Par exemple, Forbes mentionne qu’il y a déjà 10 mois que la Food and Drug Administration (FDA) a déclaré une pénurie d’Adderall, un médicament pour le traitement du trouble déficitaire de l’attention avec hyperactivité (TDAH). Bien que ce ne soit pas la première fois que cela arrive, la longue pénurie de ce médicament commencerait à avoir des effets dévastateurs. De plus, les patients atteints de TDAH doivent maintenant composer avec la pénurie de méthylphénidate, un générique de Concerta, pour le traitement de la même maladie.
Forbes note cependant qu’à l’heure actuelle, l’utilisation de l’IA doit faire face à un manque de confiance et d’explicabilité. Ceux qui travaillent avec cette technologie sont encore en train d’apprendre de quoi l’IA est capable et d’essayer de comprendre ses comportements décisionnels. De plus, le grand nombre de données non structurées et hétérogènes qui existent dans le domaine des sciences de la vie ne fait que rendre cette démarche encore plus complexe.