{"id":9614,"date":"2025-09-18T12:59:37","date_gmt":"2025-09-18T10:59:37","guid":{"rendered":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/le-modele-dia-prevoit-le-risque-de-maladie-des-decennies-a-lavance\/"},"modified":"2025-09-18T12:59:39","modified_gmt":"2025-09-18T10:59:39","slug":"le-modele-dia-prevoit-le-risque-de-maladie-des-decennies-a-lavance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/le-modele-dia-prevoit-le-risque-de-maladie-des-decennies-a-lavance\/","title":{"rendered":"Le mod\u00e8le d’IA pr\u00e9voit le risque de maladie des d\u00e9cennies \u00e0 l’avance"},"content":{"rendered":"
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\n<\/figure><\/div>\n<\/div>\n

Les chercheurs ont d\u00e9velopp\u00e9 un mod\u00e8le d’IA g\u00e9n\u00e9ratif qui utilise des dossiers de sant\u00e9 \u00e0 grande \u00e9chelle pour estimer comment la sant\u00e9 humaine peut changer avec le temps. Il peut pr\u00e9voir le risque et le calendrier de plus de 1 000 maladies et pr\u00e9dire les r\u00e9sultats pour la sant\u00e9 plus d’une d\u00e9cennie \u00e0 l’avance.<\/p>\n

Ce nouveau mod\u00e8le d’IA g\u00e9n\u00e9ratif a \u00e9t\u00e9 construit sur mesure \u00e0 l’aide de concepts algorithmiques similaires \u00e0 ceux utilis\u00e9s dans les mod\u00e8les de grand langage (LLM). Il a \u00e9t\u00e9 form\u00e9 sur les donn\u00e9es anonymis\u00e9es des patients de 400 000 participants de la biobanque britannique.<\/p>\n

Les chercheurs ont \u00e9galement test\u00e9 avec succ\u00e8s le mod\u00e8le en utilisant des donn\u00e9es de 1,9 million de patients dans le registre national danois des patients. Cette approche est l’une des d\u00e9monstrations les plus compl\u00e8tes \u00e0 ce jour de la fa\u00e7on dont l’IA g\u00e9n\u00e9rative peut mod\u00e9liser la progression de la maladie humaine \u00e0 grande \u00e9chelle et a \u00e9t\u00e9 test\u00e9e sur les donn\u00e9es de deux syst\u00e8mes de soins de sant\u00e9 enti\u00e8rement s\u00e9par\u00e9s.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Notre mod\u00e8le d’IA est une preuve de concept, montrant qu’il est possible pour l’IA d’apprendre bon nombre de nos mod\u00e8les de sant\u00e9 \u00e0 long terme et d’utiliser ces informations pour g\u00e9n\u00e9rer des pr\u00e9dictions significatives\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Ewan Birney, directeur ex\u00e9cutif par int\u00e9rim du European Molecular Biology Laboratory (EMBL).<\/p>\n

\u00ab\u00a0En mod\u00e9lisant comment les maladies se d\u00e9veloppent au fil du temps, nous pouvons commencer \u00e0 explorer lorsque certains risques \u00e9mergent et comment planifier au mieux les interventions pr\u00e9coces. C’est un grand pas vers des approches plus personnalis\u00e9es et pr\u00e9ventives des soins de sant\u00e9.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Cette \u0153uvre, publi\u00e9e dans la revue Nature<\/i>\u00e9tait une collaboration entre EMBL, le German Cancer Research Center (DKFZ) et l’Universit\u00e9 de Copenhague.<\/p>\n

IA pour les pr\u00e9visions de sant\u00e9<\/h2>\n

Tout comme les mod\u00e8les de langage importants peuvent apprendre la structure des phrases, ce mod\u00e8le d’IA apprend la \u00abgrammaire\u00bb des donn\u00e9es de sant\u00e9 pour mod\u00e9liser les ant\u00e9c\u00e9dents m\u00e9dicaux alors que les s\u00e9quences d’\u00e9v\u00e9nements se d\u00e9roulent au fil du temps. Ces \u00e9v\u00e9nements comprennent des diagnostics m\u00e9dicaux ou des facteurs de style de vie tels que le tabagisme. Le mod\u00e8le apprend \u00e0 pr\u00e9voir le risque de maladie \u00e0 partir de l’ordre dans lequel de tels \u00e9v\u00e9nements se produisent et combien de temps passe entre ces \u00e9v\u00e9nements.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Les \u00e9v\u00e9nements m\u00e9dicaux suivent souvent des sch\u00e9mas pr\u00e9visibles\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Tom Fitzgerald, scientifique du personnel de l’Institut europ\u00e9en de bioinformatique d’Embl’s (EMBL-EBI).<\/p>\n

\u00ab\u00a0Notre mod\u00e8le d’IA apprend ces mod\u00e8les et peut pr\u00e9voir les r\u00e9sultats futurs de la sant\u00e9. Il nous donne un moyen d’explorer ce qui pourrait arriver en fonction des ant\u00e9c\u00e9dents m\u00e9dicaux d’une personne et d’autres facteurs cl\u00e9s. Surtout, ce n’est pas une certitude, mais une estimation des risques potentiels.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Le mod\u00e8le fonctionne particuli\u00e8rement bien pour les conditions avec des sch\u00e9mas de progression clairs et coh\u00e9rents, tels que certains types de cancer, les crises cardiaques et la septic\u00e9mie, qui est un type d’intoxication sanguine. Cependant, le mod\u00e8le est moins fiable pour des conditions plus variables, telles que les troubles de sant\u00e9 mentale ou les complications li\u00e9es \u00e0 la grossesse qui d\u00e9pendent d’\u00e9v\u00e9nements de vie impr\u00e9visibles.<\/p>\n

Utilisation et limitations futures<\/h2>\n

Comme les pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques, ce nouveau mod\u00e8le d’IA fournit des probabilit\u00e9s, pas des certitudes. Il ne pr\u00e9dit pas exactement ce qui arrivera \u00e0 un individu, mais il offre des estimations bien calibr\u00e9es de la probabilit\u00e9 que certaines conditions se produisent sur une p\u00e9riode donn\u00e9e. Par exemple, il pourrait pr\u00e9dire les chances de d\u00e9velopper une maladie cardiaque au cours de la prochaine ann\u00e9e.<\/p>\n

Ces risques sont exprim\u00e9s en taux au fil du temps, similaires \u00e0 la pr\u00e9vision de 70% de chances de pluie demain. G\u00e9n\u00e9ralement, les pr\u00e9visions sur une p\u00e9riode plus courte ont une pr\u00e9cision plus \u00e9lev\u00e9e que celles \u00e0 longue port\u00e9e.<\/p>\n

Par exemple, le mod\u00e8le pr\u00e9dit diff\u00e9rents niveaux de risque de crises cardiaques. Prenant la cohorte britannique de la biobanque \u00e0 l’\u00e2ge de 60 \u00e0 65 ans, le risque de crise cardiaque varie d’un risque de quatre sur 10 000 par an pour certains hommes \u00e0 environ un sur 100 chez d’autres hommes, selon leurs diagnostics ant\u00e9rieurs et leur style de vie. Les femmes pr\u00e9sentent un risque plus faible en moyenne, mais une propagation similaire de risque.<\/p>\n

De plus, les risques augmentent en moyenne, \u00e0 mesure que les gens vieillissent. Une \u00e9valuation syst\u00e9matique des donn\u00e9es de la biobanque britannique non utilis\u00e9e pour la formation a montr\u00e9 que ces risques calcul\u00e9s correspondent bien au nombre observ\u00e9 de cas entre les groupes d’\u00e2ge et de sexe.<\/p>\n

Le mod\u00e8le est calibr\u00e9 pour produire des estimations pr\u00e9cises de risques au niveau de la population, pr\u00e9voyant la fr\u00e9quence \u00e0 laquelle certaines conditions se produisent au sein des groupes de personnes.<\/p>\n

Cependant, comme tout mod\u00e8le d’IA, il a des limites. Par exemple, parce que les donn\u00e9es de formation du mod\u00e8le de la biobanque britannique proviennent principalement de personnes \u00e2g\u00e9es de 40 \u00e0 60 ans, les \u00e9v\u00e9nements de la sant\u00e9 de l’enfance et des adolescents sont sous-repr\u00e9sent\u00e9s. Le mod\u00e8le contient \u00e9galement des biais d\u00e9mographiques dus aux lacunes dans les donn\u00e9es de formation, notamment la sous-repr\u00e9sentation de certains groupes ethniques.<\/p>\n

Bien que le mod\u00e8le ne soit pas pr\u00eat \u00e0 usage clinique, il pourrait d\u00e9j\u00e0 aider les chercheurs:<\/p>\n

    \n
  • comprendre comment les maladies se d\u00e9veloppent et progressent avec le temps,<\/li>\n
  • Explorez comment le mode de vie et les maladies pass\u00e9es affectent le risque de maladie \u00e0 long terme,<\/li>\n
  • Simuler les r\u00e9sultats pour la sant\u00e9 \u00e0 l’aide des donn\u00e9es artificielles des patients, dans des situations o\u00f9 les donn\u00e9es du monde r\u00e9el sont difficiles \u00e0 obtenir ou \u00e0 acc\u00e9der.<\/li>\n<\/ul>\n

    \u00c0 l’avenir, des outils d’IA similaires form\u00e9s \u00e0 des ensembles de donn\u00e9es plus repr\u00e9sentatifs pourraient aider les cliniciens \u00e0 identifier t\u00f4t les patients \u00e0 haut risque. Avec le vieillissement des populations et l’augmentation des taux de maladie chronique, \u00eatre en mesure de pr\u00e9voir les besoins de sant\u00e9 futurs pourrait aider les syst\u00e8mes de soins de sant\u00e9 \u00e0 mieux planifier et \u00e0 r\u00e9partir les ressources plus efficacement. Mais beaucoup plus de tests de test, de consultation et de r\u00e9glementations robustes sont n\u00e9cessaires avant que les mod\u00e8les d’IA puissent \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9s en milieu clinique.<\/p>\n

    \u00ab\u00a0C’est le d\u00e9but d’une nouvelle fa\u00e7on de comprendre la sant\u00e9 humaine et la progression de la maladie\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Moritz Gerstung, chef de la division de l’IA en oncologie \u00e0 DKFZ et ancien chef de groupe chez Embl-Ebi.<\/p>\n

    \u00ab\u00a0Des mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs tels que les n\u00f4tres pourraient un jour aider \u00e0 personnaliser les soins et \u00e0 anticiper les besoins en soins de sant\u00e9.<\/p>\n

    Ce mod\u00e8le d’IA a \u00e9t\u00e9 form\u00e9 \u00e0 l’aide de donn\u00e9es de sant\u00e9 anonymis\u00e9es sous des r\u00e8gles \u00e9thiques strictes. Les participants au Royaume-Uni Biobank ont \u200b\u200bdonn\u00e9 leur consentement \u00e9clair\u00e9 et les donn\u00e9es danoises ont \u00e9t\u00e9 accessibles conform\u00e9ment aux r\u00e9glementations nationales qui exigent que les donn\u00e9es restent au Danemark.<\/p>\n

    Les chercheurs ont utilis\u00e9 des syst\u00e8mes virtuels s\u00e9curis\u00e9s pour analyser les donn\u00e9es sans les d\u00e9placer \u00e0 travers les fronti\u00e8res. Ces garanties aident \u00e0 garantir que les mod\u00e8les d’IA sont d\u00e9velopp\u00e9s et utilis\u00e9s de mani\u00e8re \u00e0 respecter la confidentialit\u00e9 et \u00e0 respecter les normes \u00e9thiques.<\/p>\n

    <\/p><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Les chercheurs ont d\u00e9velopp\u00e9 un mod\u00e8le d’IA g\u00e9n\u00e9ratif qui utilise des dossiers de sant\u00e9 \u00e0<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":9615,"comment_status":"closed","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[86],"tags":[3519,16,1048,6046,248,1047,1961,40],"class_list":["post-9614","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-les-maladies","tag-decennies","tag-des","tag-dia","tag-lavance","tag-maladie","tag-modele","tag-prevoit","tag-risque","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-50","resize-featured-image"],"yoast_head":"\nLe mod\u00e8le d'IA pr\u00e9voit le risque de maladie des d\u00e9cennies \u00e0 l'avance - RVH-Synergie.org<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/le-modele-dia-prevoit-le-risque-de-maladie-des-decennies-a-lavance\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Le mod\u00e8le d'IA pr\u00e9voit le risque de maladie des d\u00e9cennies \u00e0 l'avance - 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Depuis plus de dix ans, j'explore et rapporte les histoires poignantes des individus confront\u00e9s \u00e0 ces d\u00e9fis, tout en sensibilisant le public aux traitements novateurs et aux progr\u00e8s scientifiques dans ce domaine. 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