La santé de précision peut être appliquée à toutes les disciplines
L’Université de Californie à Irvine a intégré sa technologie pour créer des stratégies ciblées de santé et de bien-être pour les patients. En février 2022, l’université a lancé l’Institute for Precision Health, une initiative interdisciplinaire à l’échelle du campus pour développer des solutions en médecine de précision. Une future maison de brique et de mortier pour IPH permettra aux scientifiques des données de collaborer avec les cliniciens pour développer des outils d’analyse.
« La santé de précision est vraiment une fusion de plusieurs piliers critiques. Comprendre la nature multidisciplinaire de ce travail est vraiment la raison pour laquelle IPH a vu le jour », explique le Dr Peter Chang, professeur adjoint en résidence au Département des sciences radiologiques de l’UCI. Il a formé IPH avec le co-directeur Leslie Thompson, professeur à l’école de médecine et à l’école des sciences biologiques.
Le lancement d’ISP a été motivé par un besoin de donner un sens aux données de santé. Il a lié les DSE, la génomique et d’autres données médicales à la puissance analytique du ML, explique Chang.
UCI a réalisé divers investissements dans l’analyse de santé de précision, notamment en répliquant récemment son système EHR dans Syntropy, une plate-forme de gestion et d’analyse de données hébergée dans le cloud AWS. « Cela nous donne essentiellement la flexibilité et le pouvoir d’examiner toutes nos données à l’aide d’analyses sophistiquées de manière très efficace », déclare-t-il.
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D’autres environnements de calcul de données sur le campus de l’UCI empruntent l’architecture développée dans de grandes entreprises technologiques, comme le moteur d’orchestration Kubernetes qui a vu le jour chez Google, ajoute Chang. Combiné à la technologie de conteneurisation, Kubernetes permet à l’équipe de Chang d’orchestrer facilement le développement de logiciels d’IA sur un cluster informatique flexible, hybride, sur site et basé sur le cloud. Le système est capable de faire évoluer automatiquement les ressources informatiques, y compris les GPU NVIDIA spécialisés que son équipe exploite pour former des algorithmes sur des données de grande dimension telles que des images, des formes d’onde et des vidéos. « Tirer parti d’une pile matérielle et logicielle optimisée par de grandes sociétés d’IA permet à notre équipe de maximiser notre investissement dans les ressources informatiques et de se concentrer sur notre objectif de réaliser une médecine de précision », déclare Chang.
En tant que radiologue, Chang s’appuie sur la modélisation prédictive et l’analyse des données pour un traitement personnalisé et le maintien de la santé. « Que ce soit dans un environnement de recherche ou clinique, la même technologie clé, comme le matériel NVIDIA ou les services natifs du cloud, est le moteur de l’innovation en matière d’IA », déclare-t-il.
Chang pense que les soins de santé en sont encore aux premiers stades de la médecine de précision et qu’il est logique d’analyser les données de manière sophistiquée. Mais l’avenir signifie lier plusieurs types de données et utiliser ML pour leur donner un sens, dit-il.
