Biotechnologie et intelligence artificielle

Par André DESPROGES, Ingénieur chef de projet, Hôpital Saint-Louis AP-HP

À la fin de l’année 2019, le Centre Meary ouvrira officiellement ses portes avec à sa direction le professeur Jérôme Larghero. Il disposera d’un étage entièrement dédié à la production de Médicaments de Thérapie Innovante (MTI). Ces médicaments à usage humain comprennent 4 types : les médicaments de thérapie génique, les médicaments de thérapie cellulaire somatique, les produits issus de l’ingénierie tissulaire et les médicaments combinés avec des dispositifs médicaux.
La fabrication pharmaceutique des MTI impose la mise en place d’un système de management qualité robuste basé sur la gestion du risque.

Afin de répondre à ce besoin, le centre Meary a alors initié le développement du logiciel INNOStem permettant la gestion pharmaceutique des MTI en assistant les opérateurs à toutes les étapes de production ainsi qu’à tous les postes.
INNOStem dispose de plusieurs modules interagissant ensemble avec des algorithmes capables de compiler les données de façon à les présenter aux pharmaciens de façon plus claire et efficace. Cela permet alors de faciliter la prise de décision par le pharmacien ainsi que d’assurer la sécurité du médicament.

Actuellement, l’objectif consiste à intégrer l’intelligence artificielle au projet INNOStem. Deux concepts sont assimilés à l’IA : le machine learning basé sur des algorithmes capables d’apprendre à partir d’exemples et le deep learning se basant sur les réseaux de neurones artificiels permettant la résolution de problèmes plus complexes.

Concernant la phase d’apprentissage des algorithmes, il existe différentes méthodes dont les deux principales sont :

-L’apprentissage supervisé, la plus utilisée actuellement : l’algorithme va s’entraîner à partir d’exemples.

-L’apprentissage par renforcement : l’algorithme va apprendre de lui même, sans avoir besoin de données d’entrée.

Les récents résultats obtenus par Google avec les algorithmes AlphaGo (apprentissage supervisé) et AlphaGo Zero (apprentissage par renforcement) sont très impressionnants. Ils prouvent que l’IA a une véritable valeur ajoutée dans l’analyse fine des données. L’intégration d’algorithmes d’intelligence artificielle dans le projet INNOStem permettra ainsi d’analyser toutes les données de production en temps réel. Ces algorithmes permettront un gain important dans la gestion du risque améliorant ainsi la sécurité pour le patient.

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