L'avenir de la recherche biomédicale : l'intelligence artificielle prend les commandes !

Le National Institutes of Health (NIH) des États-Unis a récemment annoncé un investissement de 130 millions de dollars sur quatre ans, sous réserve de la disponibilité des fonds, pour accélérer l'adoption généralisée de l'intelligence artificielle (IA) par les communautés de recherche biomédicale et comportementale. Le programme Bridge to Artificial Intelligence (Bridge2AI) vise à rassembler des membres d'équipe issus de diverses disciplines et horizons afin de générer des outils, des ressources et des données riches en détails, adaptés aux approches de l'IA. Par ailleurs, le programme veillera à ce que ses outils et données ne perpétuent pas les inégalités ou les problèmes éthiques pouvant survenir lors de la collecte et de l'analyse des données. L'IA est à la fois un domaine scientifique et un ensemble de technologies permettant aux ordinateurs d'imiter la manière dont les humains perçoivent, apprennent, raisonnent et agissent. Bien que l'IA soit déjà utilisée dans la recherche biomédicale et les soins de santé, son adoption généralisée a été limitée en partie en raison des défis liés à l'application des technologies de l'IA à divers types de données. Pour exploiter pleinement le potentiel de l'IA dans la découverte biomédicale et accélérer son utilisation, les scientifiques ont d'abord besoin d'ensembles de données bien décrits et créés de manière éthique, ainsi que de normes et de meilleures pratiques pour générer des données biomédicales et comportementales prêtes pour les analyses de l'IA. En créant des outils et des meilleures pratiques pour rendre les données adaptées à l'IA, Bridge2AI produira également une variété de types de données diversifiées prêtes à être utilisées par la communauté de recherche pour les analyses de l'IA. Ces types incluent la voix et d'autres données pour aider à identifier les changements anormaux dans le corps. Les chercheurs généreront également des données pouvant être utilisées pour établir de nouvelles connexions entre les voies génétiques complexes et les changements de forme ou de fonction des cellules, afin de mieux comprendre comment elles interagissent pour influencer la santé. De plus, les données prêtes pour l'IA seront préparées pour aider à améliorer la prise de décision dans les contextes de soins critiques, accélérer la récupération après des maladies aiguës et contribuer à révéler les processus biologiques complexes sous-jacents à la guérison individuelle.