Technologie sans conscience n’est que ruine de l’Homme.
Pourquoi cet article est intéressant ? L. Bardon . – Lors de sa création en 2010, la startup de biotechnologie Moderna est née dans le cloud Amazon Web Services. Dès le départ les processus de découverte et de fabrication de nouveaux médicaments se sont fortement appuyés sur le numérique et les capacités grandissantes des algorithmes d’IA. Moderna a ainsi a ainsi construit son studio « maison » de conception de médicaments au travers d’une application web hébergée sur AWS Fargate. Les algorithmes y sont exploités pour bâtir des milliers de constructions ARNm uniques pour créer d’autres vaccins aussi rapidement que celui synthétisé contre covid-19.
La numérisation de la santé fait peser un risque cyber de plus en plus important. Aors que les infections à covid-19 battaient tous les records poussant les infrastructures sanitaires au bord de la rutpure, plusieurs hôpitaux furent la cible d’attaques via des logiciels de rançon. Aux Etats-Unis, six hôpitaux ont ainsi du interrompre les soins en cours lors des attaques qu’ils subissaient.
Les hôpitaux produisent 50 pétaoctets de données par an. Cette masse d’informations comprend des notes cliniques, des tests de laboratoire, des images médicales, des relevés de capteurs, de la génomique et des données opérationnelles et financières. À l’heure actuelle, 97 % d’entre elles ne sont pas utilisées, mais la situation est en train de changer, avec un grand potentiel de transformation de la qualité des soins médicaux. Dans le domaine de l’oncologie, par exemple, le processus de préparation, de conduite et de documentation des réunions du conseil d’administration est souvent sous-optimal et non normalisé. Chaque spécialiste regroupe les données d’un patient dans un silo. Pour remédier à ce problème, des systèmes combinent et analysent les données diagnostiques des patients (y compris la génomique, la pathologie tissulaire et les biomarqueurs) avec leurs données d’imagerie médicale et de surveillance. À partir de là, un logiciel d’intégration des données basé dans le cloud pourrait modifier fondamentalement le processus des réunions du conseil d’administration de la tumeur, aidant les médecins à poser des diagnostics plus éclairés et plus rapides et à individualiser les traitements pour chaque patient.
Le présent est la bêta version du futur.
Synthèse
Gérer un système de santé est extrêmement complexe. Des millions de pièces mobiles – des cliniques mobiles aux kits de dépistage – doivent se trouver au bon endroit et au bon moment. C’est encore plus difficile dans les pays aux ressources limitées et touchées par des maladies endémiques. Or, les grandes entreprises sont confrontées en permanence à ce type de problématique. Aujourd’hui, des groupes de santé mondiaux adoptent certaines de leurs techniques. Certains pays pauvres ont commencé à utiliser des outils de gestion de la chaîne d’approvisionnement alimentés par l’IA afin d’améliorer l’accès des populations aux tests et aux traitements. Les organismes de santé utilisent ces logiciels pour décider où installer de nouvelles cliniques, comment répartir les équipements et le personnel, et quelles dépenses privilégier.
Seuls 1 % des cliniques et 14 % des hôpitaux des pays à faible revenu ou intermédiaire disposent des équipements ou du personnel nécessaires pour diagnostiquer les maladies endémiques, telles que le VIH, la tuberculose et le paludisme, selon un rapport publié en 2017 dans le Bulletin de l’Organisation mondiale de la santé. Une commission mise en place par la revue médicale The Lancet en 2021 a conclu que près de la moitié de la population mondiale a un accès limité ou inexistant aux services de dépistage. Même lorsque les tests sont disponibles, les résultats sont souvent imprécis ou arrivent trop tard pour être utiles sur le plan clinique.
Les organismes de santé mondiaux ont maintenant compris que ces freins ressemblaient beaucoup à des problèmes de chaîne d’approvisionnement.
Au cours des dernières années, des entreprises de tous les secteurs, de la vente au détail à la fabrication, ont commencé à utiliser des jumeaux numériques pour résoudre les points de frictions de la chaîne logistique. En modélisant les ressources et les dépendances entre elles, les jumeaux numériques identifient les lacunes d’un service, anticipent les perturbations et ajustent la configuration pour explorer les solutions possibles. Mais il est difficile d’obtenir les données nécessaires pour entraîner l’IA à faire de telles prédictions avec précision.
L’opinion des gens sur ce type de surveillance dépendra des avantages qu’ils en tireront. Une série d’organismes – dont les sociétés de crédit, les agences de recrutement, la police, etc. – utilisent déjà les données socio-économiques de BroadReach pour prédire le comportement futur probable des individus. Les biais de ces systèmes ont, à juste titre, suscité de fortes réactions de la part des groupes de défense des droits civils.
La suite ici (Will Douglas Heaven)
