Cette équipe de l’Université Lehigh (Pennsylvanie) et du Massachusetts General Hospital (Boston) décrit ici un nouveau modèle d’intelligence artificielle (IA), qui à partir d’articles scientifiques et d’images médicales permettra d’apporter une information plus précise, plus axée et mieux adaptée à chaque cas patient. Avec des applications aux niveaux du dépistage, du diagnostic et du traitement. BiomedGPT, ce nouveau type d’IA est en effet conçu pour prendre en charge un large éventail de tâches médicales et scientifiques et est ici décrit comme un outil généraliste capable d’effectuer de très nombreuses tâches biomédicales.
L’intelligence artificielle (IA) trouve des applications toujours plus nombreuses dans le domaine de la santé. Cependant, « ce nouveau modèle combine 2 types d’IA dans un outil d’aide à la décision pour les professionnels et les prestataires de santé », explique l’un des auteurs principaux, Lichao Sun, professeur d’informatique et d’ingénierie à l’université Lehigh :
- Une partie du système est formé pour comprendre les images biomédicales, et l’autre est formée pour comprendre et évaluer des données texte.
La combinaison de ces 2 onctionnalités permet de relever un large éventail de défis biomédicaux, en utilisant les informations recueillies dans les bases de données d’imagerie biomédicale et via l’analyse et la synthèse d’études scientifiques et médicales.
Un modèle généraliste d’analyse image-texte pour diverses tâches biomédicales
Alors qu’en règle générale, les systèmes d’IA sont formés, en santé, pour des tâches spécifiques, comme la reconnaissance de tumeurs à partir d’imageries à rayons X ou la synthèse d’articles médicaux, le nouveau modèle est polyvalent.
« BiomedGPT est basé sur des modèles de base, soit de grands systèmes d’IA pré-entraînés qui peuvent être adaptés à différentes tâches avec un minimum de formation supplémentaire. Ce modèle généraliste a été formé sur de grandes quantités de données biomédicales, notamment des images et du texte, ce qui lui permet de bien fonctionner dans ces différentes applications ».
Une première preuve de concept : évalué sur 3 tâches de radiologie, BiomedGPT démontre ses solides capacités prédictives. Le modèle est « open source » et donc disponible pour d’autres équipes de recherche.
La technologie pourrait aider les médecins à interpréter des images médicales complexes, tout en prenant appui sur les preuves u données de la littérature scientifique et les dernières découvertes de médicaments.
Avec une implication majeure, rationaliser de nombreux aspects des soins de santé et de la recherche, les rendant plus rapides et plus précis et mieux axés sur le patient.
Des tests cliniques sont d’ailleurs en cours pour valider l’application du modèle à des données de patients réels afin d’évaluer son exactitude, sa fiabilité et sa sécurité.
Source: Nature Medicine Aug, 2024 DOI: 10.1038/s41591-023-02430-6 A generalist vision–language foundation model for diverse biomedical tasks
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