{"id":10222,"date":"2025-10-01T23:41:40","date_gmt":"2025-10-01T21:41:40","guid":{"rendered":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/un-outil-dia-essaie-de-predire-votre-risque-dobtenir-de-nombreuses-maladies-des-annees-a-lavance-voici-comment-cela-fonctionne\/"},"modified":"2025-10-01T23:41:43","modified_gmt":"2025-10-01T21:41:43","slug":"un-outil-dia-essaie-de-predire-votre-risque-dobtenir-de-nombreuses-maladies-des-annees-a-lavance-voici-comment-cela-fonctionne","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/un-outil-dia-essaie-de-predire-votre-risque-dobtenir-de-nombreuses-maladies-des-annees-a-lavance-voici-comment-cela-fonctionne\/","title":{"rendered":"Un outil d’IA essaie de pr\u00e9dire votre risque d’obtenir de nombreuses maladies des ann\u00e9es \u00e0 l’avance – voici comment cela fonctionne"},"content":{"rendered":"
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\u00catre capable de pr\u00e9dire instantan\u00e9ment et avec pr\u00e9cision la trajectoire de la sant\u00e9 d’une personne dans les ann\u00e9es \u00e0 venir a longtemps \u00e9t\u00e9 consid\u00e9r\u00e9 comme le summum de la m\u00e9decine. Ce type d’informations aurait un effet profond sur les syst\u00e8mes de soins de sant\u00e9 dans son ensemble – passer des soins du traitement \u00e0 la pr\u00e9vention.<\/p>\n

Selon les r\u00e9sultats d’un article r\u00e9cemment publi\u00e9, les chercheurs en sont prometteurs. En utilisant la technologie de pointe de l’intelligence artificielle (IA), les chercheurs ont construit Delphi-2M. Cet outil cherche \u00e0 pr\u00e9dire le prochain \u00e9v\u00e9nement de sant\u00e9 d’une personne et quand cela se produira probablement au cours des 20 prochaines ann\u00e9es. Le mod\u00e8le le fait pour mille maladies diff\u00e9rentes, notamment le cancer, le diab\u00e8te et les maladies cardiaques.<\/p>\n

Pour d\u00e9velopper Delphi-2M, l’\u00e9quipe de recherche europ\u00e9enne a utilis\u00e9 des donn\u00e9es de pr\u00e8s de 403 000 personnes de la biobanque britannique comme contribution dans le mod\u00e8le d’IA.<\/p>\n

Dans le mod\u00e8le final d’IA form\u00e9, Delphi-2M a pr\u00e9dit la maladie suivante et quand elle se produirait sur la base des relations sexuelles d’une personne \u00e0 la naissance, de son indice de masse corporelle, qu’ils fumaient ou buvaient de l’alcool, et leur calendrier des maladies ant\u00e9rieures.<\/p>\n

Il a pu faire ces pr\u00e9dictions avec 0,7 AUC (zone sous la courbe). L’AUC agr\u00e9ge les taux de faux positifs et de faux n\u00e9gatifs, il peut donc \u00eatre utilis\u00e9 comme indicateur indirect de la pr\u00e9cision dans un contexte th\u00e9orique. Cela signifie que les pr\u00e9dictions du mod\u00e8le pourraient \u00eatre interpr\u00e9t\u00e9es comme ayant une pr\u00e9cision d’environ 70% dans toutes les cat\u00e9gories de maladies – bien que la pr\u00e9cision de ces pr\u00e9dictions n’ait pas encore \u00e9t\u00e9 test\u00e9e en termes de r\u00e9sultats r\u00e9els.<\/p>\n

Les chercheurs ont ensuite appliqu\u00e9 le mod\u00e8le aux donn\u00e9es danoises biobanques pour voir si elles \u00e9taient toujours efficaces. Il a pu pr\u00e9dire les r\u00e9sultats pour la sant\u00e9 avec des taux de pr\u00e9cision th\u00e9orique similaires.<\/p>\n

Outils d’IA<\/h2>\n

Le but du journal n’\u00e9tait pas de sugg\u00e9rer que le Delphi-2M est pr\u00eat \u00e0 \u00eatre utilis\u00e9 par les m\u00e9decins ou dans le domaine m\u00e9dical. Il s’agissait plut\u00f4t d’illustrer la puissance de l’architecture d’IA propos\u00e9e par l’\u00e9quipe et l’avantage qu’il pourrait avoir pour analyser les donn\u00e9es m\u00e9dicales.<\/p>\n

Delphi-2M utilise un \u00ab\u00a0r\u00e9seau de transformateur\u00a0\u00bb pour faire ses pr\u00e9dictions. Il s’agit de la m\u00eame architecture technologique qui alimente Chatgpt. Les chercheurs ont modifi\u00e9 l’architecture du transformateur GPT2 pour utiliser le temps et les caract\u00e9ristiques de la maladie pour pr\u00e9dire quand et ce qui se passera.<\/p>\n

Bien que d’autres mod\u00e8les de pr\u00e9diction pour la sant\u00e9 aient utilis\u00e9 des r\u00e9seaux de transformateurs dans le pass\u00e9, ceux-ci ont \u00e9t\u00e9 con\u00e7us uniquement pour faire des pr\u00e9dictions sur le risque d’une personne de d\u00e9velopper une seule maladie. De plus, ils \u00e9taient principalement utilis\u00e9s sur les donn\u00e9es d’enregistrement des h\u00f4pitaux \u00e0 plus petite \u00e9chelle.<\/p>\n

Mais les r\u00e9seaux de transformateurs sont particuli\u00e8rement bien adapt\u00e9s pour pr\u00e9dire le risque d’une personne de maladies multiples. En effet, ils peuvent s’adapter facilement \u00e0 leur attention et sont capables d’\u00e9laborer des interactions complexes entre de nombreuses maladies diff\u00e9rentes de plusieurs points de donn\u00e9es distincts.<\/p>\n

Delphi-2M s’est \u00e9galement av\u00e9r\u00e9 l\u00e9g\u00e8rement plus pr\u00e9cis que les autres mod\u00e8les de pr\u00e9diction multi-maladies qui utilisent une architecture diff\u00e9rente.<\/p>\n

Par exemple, Milton a utilis\u00e9 une combinaison de techniques d’apprentissage automatique standard et les a appliqu\u00e9s aux m\u00eames donn\u00e9es britanniques biobanques. Ce mod\u00e8le a montr\u00e9 une puissance pr\u00e9dictive un peu plus faible pour la plupart des maladies par rapport \u00e0 Delphi-2M – et a besoin d’utiliser plus de donn\u00e9es pour le faire.<\/p>\n

De plus, les mod\u00e8les non transformateurs sont difficiles \u00e0 am\u00e9liorer pour les autres en ajoutant plus de couches de donn\u00e9es. Cela signifie que ces mod\u00e8les ne peuvent pas \u00eatre aussi facilement adapt\u00e9s et am\u00e9lior\u00e9s comme mod\u00e8les de transformateurs \u00e0 utiliser dans diff\u00e9rents contextes et \u00e9tudes.<\/p>\n

Ce qui est sp\u00e9cial dans le mod\u00e8le Delphi-2M, c’est qu’il peut \u00eatre lib\u00e9r\u00e9 au public en tant que mod\u00e8le open source sans compromettre la vie priv\u00e9e des patients. Les auteurs ont pu cr\u00e9er des donn\u00e9es synth\u00e9tiques qui imitent les donn\u00e9es britanniques biobanques tout en supprimant des informations personnellement identifiables, tout sans une baisse significative du pouvoir pr\u00e9dictif. De plus, Delphi-2M n\u00e9cessite moins de ressources informatiques pour s’entra\u00eener que les mod\u00e8les de transformateurs AI typiques.<\/p>\n

Cela permettra \u00e0 d’autres chercheurs de former le mod\u00e8le \u00e0 partir de z\u00e9ro et \u00e9ventuellement d’adapter le mod\u00e8le et les informations de leurs besoins. Ceci est important pour l’avancement de la science ouverte et est g\u00e9n\u00e9ralement difficile \u00e0 faire en milieu m\u00e9dical.<\/p>\n

Encore trop t\u00f4t<\/h2>\n

Que Delphi-2M devienne ou non le mod\u00e8le de fondation pour les outils d’IA qui sont con\u00e7us pour pr\u00e9dire les risques futurs pour la sant\u00e9 d’un patient, il d\u00e9montre que des mod\u00e8les comme celui-ci sont en cours.<\/p>\n

En raison de son architecture en couches et de sa nature open source, les futurs mod\u00e8les similaires \u00e0 Delphi-2M continueront d’\u00e9voluer en incorporant des donn\u00e9es encore plus riches, telles que les dossiers de sant\u00e9 \u00e9lectroniques, les images m\u00e9dicales, les technologies portables et les donn\u00e9es de localisation. Cela am\u00e9liorerait ses pouvoirs pr\u00e9dictifs et sa pr\u00e9cision au fil du temps.<\/p>\n

Mais bien que la capacit\u00e9 de pr\u00e9venir les maladies et de fournir un diagnostic pr\u00e9coce est tr\u00e8s prometteuse, il y a quelques mises en garde cl\u00e9s en ce qui concerne cet outil pr\u00e9dictif.<\/p>\n

Premi\u00e8rement, il existe de nombreuses pr\u00e9occupations li\u00e9es aux donn\u00e9es associ\u00e9es \u00e0 ces outils. Comme nous l’avons \u00e9crit auparavant, la qualit\u00e9 des donn\u00e9es et de la formation qu’un outil d’IA re\u00e7oit fait ou brise ses pr\u00e9dictions.<\/p>\n

L’ensemble de donn\u00e9es britannique biobanque utilis\u00e9 pour cr\u00e9er Delphi-2M n’avait pas suffisamment de donn\u00e9es sur diverses races et groupes ethniques pour permettre une formation approfondie et une analyse des performances.<\/p>\n

Bien que certaines analyses aient \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9es par les chercheurs de Delphi-2M pour montrer que l’ajout de l’ethnicit\u00e9 et de la race n’a pas trop influenc\u00e9 les r\u00e9sultats, il y avait encore des donn\u00e9es insuffisantes dans de nombreuses cat\u00e9gories pour m\u00eame effectuer l’\u00e9valuation.<\/p>\n

S’ils sont utilis\u00e9s dans le monde r\u00e9el, les donn\u00e9es de soins de sant\u00e9 personnelles seront probablement utilis\u00e9es et superpos\u00e9es au-dessus des mod\u00e8les de fondation tels que Delphi-2M. Bien que l’inclusion de ces donn\u00e9es personnelles am\u00e9liorera la pr\u00e9cision de la pr\u00e9diction, elle comporte \u00e9galement des risques – par exemple, autour de la s\u00e9curit\u00e9 des donn\u00e9es personnelles et de l’utilisation hors contexte des donn\u00e9es.<\/p>\n

Il peut \u00e9galement \u00eatre difficile de faire \u00e9voluer le mod\u00e8le aux pays dont les syst\u00e8mes de soins de sant\u00e9 diff\u00e8rent de ceux qui sont utilis\u00e9s pour concevoir l’ensemble de donn\u00e9es. Par exemple, il peut \u00eatre plus difficile d’appliquer Delphi-2M au contexte am\u00e9ricain, o\u00f9 les donn\u00e9es sur les soins de sant\u00e9 sont r\u00e9parties autour de plusieurs syst\u00e8mes hospitaliers et des cliniques priv\u00e9es.<\/p>\n

\u00c0 l’heure actuelle, il est trop t\u00f4t pour que Delphi-2M soit utilis\u00e9 par les patients ou les m\u00e9decins. Bien que Delphi-2M ait fourni des pr\u00e9dictions g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9es en fonction des donn\u00e9es utilis\u00e9es pour la former, il est trop t\u00f4t pour utiliser ces pr\u00e9dictions pour des recommandations de sant\u00e9 personnalis\u00e9es pour un patient individuel.<\/p>\n

Mais avec un peu de chance, avec l’investissement continu dans la recherche et la construction de mod\u00e8les de style Delphi-2m, il sera un jour possible de saisir les donn\u00e9es de sant\u00e9 personnelles d’un patient dans le mod\u00e8le et d’obtenir une pr\u00e9diction personnalis\u00e9e.<\/p>\n

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