Les États-Unis viennent de parier 1 milliard de dollars que les superordinateurs IA peuvent transformer la plupart des cancers de « condamnations à mort » en « affections gérables » d'ici 8 ans | Fortune

Le gouvernement américain fait un pari audacieux en investissant 1 milliard de dollars dans le développement de superordinateurs IA destinés à transformer le traitement du cancer. En partenariat avec Advanced Micro Devices, le Département de l'Énergie (DOE) prévoit de construire deux machines IA de pointe nommées Lux et Discovery. Ces superordinateurs ne se concentreront pas uniquement sur le cancer ; ils accéléreront également la recherche dans des domaines tels que l'énergie de fusion et la défense nationale. Le secrétaire à l'Énergie, Chris Wright, est optimiste quant au fait que dans les cinq à huit prochaines années, ces technologies pourraient aider à faire passer de nombreux cancers d'un diagnostic fatal à des affections gérables. Des experts comme Trey Ideker, qui dirige un programme d'oncologie de précision à l'Advanced Research Projects Agency for Health, sont enthousiastes mais prudents. Ideker reconnaît que l'IA et les mégadonnées peuvent avoir un impact significatif sur les soins contre le cancer au cours des huit prochaines années, mais il est clair que l'IA seule ne résoudra pas tout. L'un des plus grands obstacles est le manque de données complètes. Contrairement à des domaines de l'IA tels que le traitement du langage naturel ou les voitures autonomes, où de vastes ensembles de données sont disponibles, la recherche sur le cancer souffre d'un accès limité aux données des patients. Les hôpitaux ne peuvent souvent pas ou ne veulent pas partager suffisamment d'informations, ce qui rend difficile l'apprentissage efficace de l'IA. Le véritable défi réside dans la fusion de divers types de données — des informations génétiques aux analyses tissulaires et imageries médicales — pour mieux prédire les réponses des patients aux traitements. Ideker souligne que les investissements doivent équilibrer à la fois la puissance de calcul et les efforts de collecte de données. Il suggère de relier directement les nouveaux superordinateurs du DOE aux programmes fédéraux comme l'initiative ADAPT d'ARPA-H, qui collecte des données patients pour entraîner des modèles prédisant l'efficacité des médicaments. Plutôt que d'imaginer l'IA comme un chirurgien robotique, Ideker la voit comme un assistant inestimable dans la prise de décision clinique. Dans de nombreux cas, lorsque les patients ne répondent pas aux traitements initiaux, un panel de médecins se réunit pour discuter des prochaines étapes, s'appuyant souvent sur la mémoire ou des études récentes. L'IA pourrait servir d’« assistant silencieux » ayant lu toutes les études et essais cliniques pertinents, offrant des avis fondés sur des preuves pour guider les médecins. Cette approche est déjà testée dans des essais cliniques au Moores Cancer Center de l'UCSD, où l'IA aide les oncologues à prendre des décisions difficiles. En regardant vers le début des années 2030, Ideker envisage un avenir où presque tous les patients atteints de cancer recevront la meilleure thérapie personnalisée disponible, réalisant la promesse de la médecine de précision. Cependant, la conception de nouveaux médicaments à la volée pour les cancers résistants prendra probablement plus de temps. Pour l'instant, sa priorité est de s'assurer que la puissance de calcul de l'IA est connectée à des sources de données réelles dans les hôpitaux. Bien que la vision du Département de l'Énergie de mettre fin au cancer en tant que condamnation à mort soit inspirante, Ideker rappelle que ce résultat nécessite de décomposer le problème : d'abord associer les patients aux traitements existants, puis développer de nouvelles thérapies lorsque aucun ne fonctionne. Cette seconde partie, selon lui, ne sera pas résolue d'ici 2030, mais c'est un domaine pour lequel les décideurs politiques devraient commencer à se préparer.