Académie royale de Médecine de Belgique

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Résumé de Guillaume Smits et Ing. Dr .Sci. Claudio Reggiani

MÉGADONNÉES ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE : DE QUOI PARLE-T-ON ?

par Guillaume SMITS et Ing. Dr. Sci. Claudio REGGIANI (Centre de Génétique Humaine de l’ULB). 

La mission de la médecine est l’application des “connaissances scientifiques et des moyens de tous ordres mis en œuvre pour la prévention, la guérison ou le soulagement des maladies, blessures ou infirmités”1. Aujourd’hui, cette application est freinée par plusieurs obstacles: disponibilité limitée des experts médicaux et techniques, accumulations de machines spécialisées fracturant l’information, mesures obtenues seulement pendant la consultation, expertise de plus en plus restreinte à un domaine spécifique. Dans une médecine utopique, l’expertise médicale est illimitée, l’utilisation de dispositifs physiquement (ou digitalement) liés aux individus permet l’enregistrement de tous les signaux physiologiques de manière continue, les informations complémentaires au patient sont intégrées (e.g., son environnement à tout moment), et l’analyse des données se fait en temps réel. Le futur de la médecine aura un caractère continu et préventif.

Un grand pas vers la médecine du futur a été l’avancée technologique et computationnelle de la dernière décennie: le développement d’appareils mobiles et portables (‘wearable devices’ et miniaturisation) comme les téléphones intelligents et montres connectées; l’évolution de système de stockage de données digitales à haute densité (‘data centers’ et ‘cloud’); l’augmentation de bande passante (e.g. fibre optique, 4G/5G) ; la création de nouveaux paradigmes computationnels, comme le ‘big data’ (capacité de diviser les tâches computationnelles en de nombreux calculs parallélisés) et le ‘deep learning’ (méthode d’apprentissage computationnel nécessitant l’accès à une grande quantité de données).

L’ensemble des données qu’il est aujourd’hui possible de stocker, transmettre et analyser a permis le développement de ces nouveaux modèles d’apprentissages. Nous sommes passés d’une intelligence artificielle encodée exclusivement par l’humain (1997, Garry Kasparov contre IBM DeepBlue), à une intelligence artificielle que l’humain nourrit d’une base de connaissances pointues et puis qui apprend par elle-même à chaque fois qu’elle expérimente ou a accès à de nouvelles données à haute valeur ajoutée (2017, AlphaGo de DeepMind, devenu le meilleur joueur de Go au monde).

En biologie et médecine, ces nouvelles méthodes computationnelles permettent d’identifier des patterns complexes et cachés à l’œil humain. En effet, si l’humain saisit les patterns dans un modèle de basse dimension (e.g. les données représentées dans un graphique 2D/3D), l’intelligence artificielle les saisit en haute dimension. Une photographie en couleur possède environ 30 millions de pixels invisibles à l ‘œil humain, analyser une RMN du corps entier ou un ECG de 365 jours est ingérable pour un humain en un temps raisonnable, et un génome humain possède 3 millions de variants que la machine doit réduire à quelques variants pertinents ou à des scores simplifiés pour que le bioanalyste puisse les interpréter médicalement.

L’intégration massive de données à haute valeur ajoutée et son analyse statistique rigoureuse par des humains assistés de modèles computationnels pointus, permettent chaque jour de nouvelles découvertes en médecine et biologie. Le séquençage systématique de génomes de tumeurs a permis de redécouvrir, par simple puissance statistique, tous les oncogènes et gènes suppresseurs de tumeurs découverts au 20ème siècle, et d’en découvrir autant de nouveaux en quelques mois. Les microbiomes, les données non invasives, les données physiologiques continues, et toutes les données pangénomiques nous feront passer de la lunette de Galilée à la voûte céleste des Hubble modernes. Il ne restera plus qu’à l’humain d’y mettre du sens, du soulagement, de la guérison, et, si possible et surtout, de la prévention. 

1http://www.larousse.fr/dictionnaires/francais/m%C3%A9decine/50082