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Standorte

2023 BI4ALL Libérer le potentiel de l'IA

Press Release 26.09.2023



Libérer le potentiel de l'IA : BI4ALL soutient l'industrie pharmaceutique et le secteur de la santé

Les innovations technologiques ont déjà entraîné des changements considérables dans l'industrie pharmaceutique. Selon de nouvelles analyses d'experts, le potentiel de l'intelligence artificielle (IA) continuera de croître au cours des dix prochaines années, offrant d'innombrables opportunités. La demande de soutien augmente, et l'industrie pharmaceutique ne fait pas exception. Avec une vaste expérience dans ce domaine, BI4ALL conseille déjà divers clients du secteur de différentes manières, y compris en Suisse.

Suisse, le 26 septembre 2023 En raison de la diffusion croissante des innovations technologiques dans l'industrie pharmaceutique, la gestion appropriée de l'analyse des données et de l'intelligence artificielle (IA) joue un rôle de plus en plus important. L'analyse des données et l'IA sont à l'origine d'une transformation majeure dans l'ensemble du secteur de la santé et offrent un potentiel sans précédent pour améliorer les résultats tant pour les patients que pour le personnel médical. En effet, elles sont capables d'analyser d'énormes volumes de données patients, de détecter des tendances et des modèles, d'aider au diagnostic et de fournir des recommandations de traitement personnalisées. Pour exploiter toutes ces nouvelles informations et découvertes, les solutions d'analyse des données et d'IA promettent de façonner l'avenir du secteur en garantissant optimisation, efficacité et agilité.

« Les solutions d'IA jouent un rôle essentiel dans la transformation de la chaîne de valeur de la santé, de l'accélération de la recherche pharmaceutique à l'optimisation des études cliniques, en passant par l'amélioration de la relation avec les patients lors de la phase de traitement et de suivi. Plus que jamais, les entreprises de santé, les professionnels et les patients trouvent en l'IA leur meilleur allié, étendant ainsi sa portée et contribuant à concentrer les ressources humaines limitées sur les voies de création de valeur appropriées et à améliorer la qualité de vie des patients, notamment grâce à des traitements personnalisés et à un suivi spécialisé. L'IA est plus qu'une tendance, elle est incontournable dans le secteur de la santé », explique André Santana, Responsable du Développement Commercial chez BI4ALL.

L'IA comme soutien dans le développement de médicaments.

Le développement de médicaments est un processus coûteux et chronophage, ce qui pose un problème majeur pour l'industrie pharmaceutique. La recherche traditionnelle nécessite souvent des années et des milliards de francs suisses pour mettre de nouveaux médicaments efficaces et sûrs sur le marché. L'intelligence artificielle a le potentiel de révolutionner ce processus, de la création de nouvelles molécules à l'assurance de la réalisation d'études opportunes et rentables. L'IA peut être utile dans les phases suivantes :

  • Recherche de biomarqueurs pour le diagnostic : le traitement des maladies n'est possible que s'il y a une identification correcte de celles-ci. Certaines méthodes de dépistage sont coûteuses et nécessitent des équipements complexes. Grâce à l'IA, il est possible de trouver des biomarqueurs qui donnent une certitude absolue quant à la présence d'une maladie chez un patient et permettent de déterminer précisément son évolution. Les ensembles de données de structures moléculaires augmentent de manière exponentielle, avec des algorithmes d'IA pour « l'apprentissage approfondi » jouant un rôle clé dans l'identification des protéines cibles à atteindre.
  • Découverte de candidats médicaments: il est nécessaire de trouver un composé capable d'interagir de la manière souhaitée avec la molécule cible identifiée. Il est important d'examiner attentivement les composés potentiels et leur impact sur la molécule cible (affinité), sans oublier leurs effets secondaires en dehors de la molécule cible (toxicité). L'IA générative peut être utilisée sur de très grands ensembles de données pour former des modèles et générer de nouvelles molécules optimisées ciblant la bonne protéine. Des techniques clés telles que les réseaux génératifs antagonistes, les auto-encodeurs variationnels ou l'apprentissage renforcé sont utilisées pour 1) générer des structures moléculaires avec les propriétés prévues, 2) optimiser l'efficacité moléculaire et la sécurité, et 3) prédire l'activité biologique, réduisant ainsi la nécessité de tests expérimentaux approfondis.
  • Accélération des essais cliniques: dans les études cliniques, le choix de candidats appropriés peut influencer la durée et le succès du programme. L'IA peut aider à repérer des modèles pour identifier de bons candidats et gérer leur épuisement tout au long des différentes phases, assurant ainsi une répartition et un suivi appropriés des groupes.

Un nouveau traitement contre la COVID-19 – un médicament oral développé par l'IA – a récemment atteint la phase I des essais cliniques. Grâce à l'IA générative, de nouvelles molécules ont été conçues pour se lier à une protéine cible du coronavirus, et l'ISM3312 s'est avéré être la « molécule hit » avec des résultats efficaces.

L'IA appliquée aux données émotionnelles

Correctement utilisée, l'intelligence artificielle excelle dans l'identification de modèles et de comportements. Un modèle développé par BI4ALL a permis de détecter l'émotion dans les évaluations et les commentaires sur les médias sociaux concernant les produits spécifiques d'un client. Cela a permis au client de réagir de manière proactive. Par le passé, des tendances ont également été identifiées précocement grâce à des modèles similaires. Par exemple, un client a découvert une nouvelle allergie potentielle grâce aux données disponibles et à leur analyse ciblée, ce qui a permis d'intervenir à un stade précoce.

L'IA soutient la vue d'ensemble omnicanal

Pour l'industrie pharmaceutique, il est essentiel de savoir comment et quand le personnel médical et les hôpitaux doivent être contactés pour les tenir informés des avancées de la recherche et des nouveautés en matière de produits. Pendant la pandémie de COVID-19, il est devenu plus difficile d'atteindre les interlocuteurs en temps opportun et de manière efficace. C'est pourquoi une vue d'ensemble omnicanal a été créée pour un client. Grâce à cette vue d'ensemble basée sur l'IA, le client a reçu des recommandations personnalisées sur le moment et la manière idéale de contacter les personnes ciblées, en lui indiquant les heures et les méthodes de contact préférées. Cela a conduit à une meilleure fidélisation des clients et à une plus grande efficacité des représentants commerciaux.

« Depuis 19 ans, nous collaborons avec des entreprises de l'industrie pharmaceutique et de la santé pour leur proposer les technologies les plus innovantes et les meilleurs outils du marché. Les solutions d'analyse de données et d'IA ont un impact majeur sur les entreprises de ce secteur. De la création de médicaments personnalisés à l'optimisation des essais cliniques, il existe de nombreuses possibilités pour garantir l'efficacité, la précision et la transparence », explique José Oliveira, PDG et Président de BI4ALL.

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À propos de BI4ALL

Depuis 2004, notre objectif a été de transformer les données en informations exploitables. Notre mission consiste à aider les organisations à devenir plus agiles, flexibles et réactives, à anticiper l'imprévisible et à s'adapter rapidement aux changements du marché, afin d'être mieux préparées pour l'avenir. Récompensée par le prix « Most Insightful Data Consultancy Firm 2023 » (Firme de conseil en données la plus pertinente de 2023), BI4ALL soutient les organisations dans leur transformation numérique et leur stratégie de données, en mettant en avant une expertise exceptionnelle en conseil dans les domaines de l'analyse de données, du Big Data, de l'intelligence artificielle, de la gestion de la performance et de l'ingénierie logicielle. Nous nous concentrons sur la réussite de nos clients et partageons avec eux notre expertise tant technologique que métier, leur permettant ainsi de gagner un avantage concurrentiel en transformant leurs données en informations métier pertinentes.


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