Les opportunités offertes par l’IA dans le secteur de la santé

À un moment où l’intelligence artificielle joue un rôle plus important dans l’économie mondiale, cette technologie devrait avoir un impact significatif sur le secteur de la santé.

Nvidia, le principal fournisseur de puissance de calcul de l’IA, affirme que le secteur de la santé ne représente actuellement qu’environ 1 % de son activité de centres de données de 100 milliards de dollars. Mais ce chiffre devrait croître de manière exponentielle, les soins de santé devenant probablement le plus grand marché vertical sur le segment des centres de données d’ici une décennie.

Dans le même temps, certaines applications d’IA ont déjà une influence positive à la fois sur les patients et les revenus des entreprises. Nous identifions trois domaines clés dans le secteur de la santé où le potentiel de l’IA produit des avantages réels.

Création de données pour la découverte de médicaments

En règle générale, il faut au moins 10 ans et des milliards de dollars d’investissement pour qu’une entreprise commercialise une nouvelle thérapie. Mais les algorithmes d’IA pourraient aider à accélérer au moins une partie du processus de recherche et développement – l’identification des cibles et la découverte de médicaments.

Aujourd’hui, de nouveaux algorithmes d’IA sont développés pour identifier des cibles médicamenteuses et créer des molécules basées sur la modélisation de séries de données biologiques et chimiques. Des progrès continuent d'être réalisés. De nouveaux outils sont désormais capables de décoder la forme des protéines – de grandes molécules complexes présentes dans les cellules humaines qui déterminent la structure, la fonction et la régulation des tissus et des organes du corps – et la manière dont elles interagissent avec d’autres systèmes moléculaires du corps, l'ADN¹, l'ARN² et les ligands (molécules qui se lient à une molécule protéique réceptrice, ou récepteur). Un tel niveau de complexité pourrait conduire les chercheurs à une compréhension encore plus approfondie de la biologie de la maladie et accélérer le processus/réduire le coût de mise sur le marché de nouveaux médicaments.

Ces avancées sont sans nul doute passionnantes. Mais transformer le potentiel de l’IA en traitements viables pour les patients reste un défi. Les thérapies doivent encore passer par le long processus d’essais cliniques sur l’homme et d’examen réglementaire. Et ce qui peut sembler satisfaisant dans un modèle informatique risque de ne pas s’avérer aussi efficace ou aussi sûr dans des cellules humaines : pour preuve, aucune société de biotechnologie axée sur l’IA n’a encore mis de médicament sur le marché.

Pour l’instant, la façon prudente de réfléchir à l’IA et à la découverte de médicaments semble être de reconnaître la technologie comme l’une des nombreuses tendances structurelles qui pourraient entraîner un taux de croissance élevé dans le secteur biopharmaceutique dans les prochaines années. Les investisseurs peuvent également vouloir se concentrer sur les entreprises qui fabriquent des produits permettant la recherche à base d'IA sur les médicaments. Il s’agit notamment du séquençage de l’ADN et de ses services connexes, qui sont nécessaires pour contribuer à l'élaboration des séries de données massives qui alimentent les algorithmes d’IA.

Utilisation des dispositifs médicaux et imagerie

L’IA est également déployée dans l’imagerie et le diagnostic pour mieux détecter et traiter les maladies, y compris le cancer pour lequel une détection précoce est essentielle. Dans le cas des mammographies par exemple, l'imagerie 3D basée sur l'IA améliore les chances de détecter plus tôt les cancers du sein invasifs et réduit le nombre d'images que les radiologues doivent examiner. Un nouveau dépistage sanguin utilise l’IA et l’apprentissage automatique pour identifier l’ADN libéré par les cellules cancéreuses dans la circulation sanguine. Le test peut examiner plusieurs types de cancers, y compris ceux sans options de dépistage précoce, tels que le cancer du pancréas, de l’œsophage, de l’ovaire et du foie, et prédire avec une précision de 88 % l’organe associé à l’ADN – un taux de réussite qui devrait s’améliorer dans la durée.

D’autres catégories de maladies en bénéficient également, notamment le rétrécissement aortique. Cette maladie cardiaque survient lorsque la valve aortique se rétrécit et que le sang ne peut pas circuler normalement, ce qui met le cœur à rude épreuve. Aujourd’hui, la maladie est largement sous-diagnostiquée et insuffisamment traitée : plus d’un million de patients aux États-Unis souffrent d’une forme grave de rétrécissement aortique, mais seulement environ 100 000 personnes reçoivent un remplacement valvulaire aortique transcathéter (TAVI) chaque année.

Pour combler cet écart, un fabricant de TAVI s’associe à des systèmes de santé en utilisant l’IA afin de passer au peigne fin les dossiers médicaux électroniques et de signaler les patients qui répondent aux critères de traitement mais, pour une raison ou une autre, ont été négligés. Nous pensons que cet effort portera ses fruits au fil du temps, en augmentant les taux d’orientation et de traitement et en améliorant les soins aux patients.

Assistance pré et post-opératoire

L’IA améliore également les résultats des interventions chirurgicales. À titre d'exemple, un grand fabricant de systèmes de chirurgie assistée par robot enregistre et collecte désormais des données à partir des interventions qui recourent à ses outils. Les chirurgies sont subdivisées en étapes et les médecins spécialistes peuvent étudier leur performance par rapport à un résultat optimal, que l’IA contribue à déterminer en corrélant les techniques chirurgicales avec les résultats pour les patients. Ces données doivent permettre aux chirurgiens d’étudier une activité chirurgicale spécifique et d’améliorer leur performance sur la base d'indicateurs objectifs. À terme, l’IA pourra être en mesure d’avertir un chirurgien qu’il a peut-être oublié une étape au cours d’une intervention ou qu’il est sur le point de faire quelque chose qui, statistiquement, augmente le risque d’erreur.

De même, en ce qui concerne la prestation de soins de santé, les entreprises commencent à utiliser l’IA pour enregistrer et coder les interventions en temps réel dans le but d’éliminer l’une des plus grandes sources d’inefficacité du système de santé américain : la connectivité payeur/prestataire. En 2021, 17 % de toutes les demandes de remboursement de soins ont été rejetées, selon une étude sur les assureurs qui participent au marché fédéral américain, en partie à cause d’un codage incorrect.³ De nouveaux systèmes basés sur l’IA pourraient aider à réduire les erreurs et à créer une opportunité de marché de plusieurs milliards de dollars de revenus annuels.

 

Informations importantes

L’industrie de la santé est soumise à des réglementations gouvernementales, des taux de remboursement et des approbations gouvernementales de produits et de services différents, ce qui pourrait avoir une incidence considérable sur les prix et la disponibilité et celle-ci peut être légèrement affectée par une obsolescence rapide et par l’expiration des brevets.

Des investissements concentrés sur un seul secteur ou une seule région seront plus sensibles à des facteurs influant ces segments et pourraient s'avérer plus volatils que des investissements moins concentrés ou que le marché dans son ensemble.