Étiquette : Données médicales

Le modèle Foresight, développé au Royaume-Uni, utilise l’intelligence artificielle générative pour analyser les antécédents médicaux de près de 57 millions de patients, s’appuyant sur des données déidentifiées de l’NHS. Ce projet ambitieux vise à prédire plus d’un millier de diagnostics de maladies futures, y compris les admissions à l’hôpital et les événements majeurs comme les infarctus. En s’appuyant sur un ensemble de données provenant de visites chez le médecin, d’interactions hospitalières, de vaccinations et du registre national des décès entre 2018 et 2023, Foresight se distingue par son échelle et sa cohésion, aucune autre institution de santé n’ayant tenté une telle approche. Les chercheurs de l’University College London et du King’s College London, en collaboration avec NHS England et d’autres partenaires, ont utilisé l’architecture LLaMA 2 de Meta pour développer le modèle, qui a été entraîné dans l’environnement de données sécurisé de l’NHS grâce à l’infrastructure cloud d’Amazon et Databricks. Ce modèle, ancré dans des données réelles, représente un tournant vers des soins préventifs à l’échelle de la population. Cependant, des préoccupations éthiques surgissent, notamment l’absence d’option de retrait pour les patients et le manque de métriques publiées, ce qui pourrait nuire à la confiance du public dans l’IA en santé. Les chercheurs évaluent actuellement la capacité prédictive du modèle, cherchant à déterminer s’il peut anticiper des résultats en 2023 basés sur des données antérieures. La question du consentement et du contrôle des données personnelles est également soulevée, étant donné que les individus n’ont pas la possibilité de retirer leurs dossiers une fois intégrés au modèle. Dr Chris Tomlinson souligne que la diversité des données est cruciale pour garantir que le modèle bénéficie à tous les patients. Foresight pourrait également jouer un rôle clé dans la détection précoce des maladies liées au vieillissement, permettant des interventions ciblées avant l’apparition des symptômes. Bien que le projet soit soutenu par des provisions de recherche en raison de la pandémie, les questions de transparence et de responsabilité dans l’utilisation des données restent primordiales. La combinaison de ressources informatiques pour l’IA avec les données de l’NHS a été un défi, mais le soutien des partenaires a permis d’appliquer des méthodes d’IA à une échelle sans précédent. Foresight n’est pas un projet inédit; une version antérieure a montré des promesses dans la cartographie des trajectoires de santé. Ce pilote à l’échelle nationale pourrait démontrer des prédictions plus puissantes pour informer les services nationaux et locaux. Les chercheurs envisagent d’enrichir les données utilisées en incluant des notes cliniques et des résultats d’examens, ce qui rapprocherait le modèle des métriques biologiques du vieillissement. L’implication des patients dans le processus de gouvernance est essentielle, et il est crucial que les gens comprennent comment leurs données sont utilisées. La question de l’alignement des droits individuels avec le bien public est centrale, mais Foresight pourrait servir de prototype visible pour l’avenir des soins préventifs et prédictifs. Dr Vin Diwakar souligne que l’infrastructure joue un rôle clé dans la recherche, permettant une transformation des approches préventives et des traitements. À mesure que la science du vieillissement progresse, la capacité à opérationnaliser les données de risque à grande échelle sera de plus en plus importante, et Foresight pourrait fournir une base pour la stratégie de longévité du XXIe siècle. Source : https://longevity.technology/news/uk-nhs-trains-ai-on-entire-populations-health-data/