Quel sera l'impact de l'utilisation systématique de l'IA sur l'industrie biotechnologique ?

D'ici la fin de 2025, dans quelle mesure l'IA aura-t-elle un impact sur nos tâches quotidiennes en « laboratoire humide » ?

25 %, 50 %, 70 % ?

D'une part, l'IA pourrait mener à des données plus précises, ce qui pourrait justifier davantage le développement de solutions biotechnologiques et pharmaceutiques et, par conséquent, augmenter le travail en laboratoire humide. D'un autre côté, l'IA peut être si prédictive que le besoin de travaux en laboratoire humide pourrait diminuer. À court terme, il est probable qu'il y ait un équilibre entre ces deux scénarios en fonction de l'application d'IA. Quoi qu'il en soit, la production et l'analyse de données externalisées et de nombreuses entreprises qui cherchent à économiser de l'argent sur les travaux de laboratoire humides mettent de plus en plus l'accent sur la mise en œuvre d'une approche solide, fondamentale et systématique Stratégie du laboratoire numérique. À terme, de nombreux laboratoires devront élaborer un décision numérique sur leur niveau de numérisation et de mise en œuvre d'une IA systématique.

Prise de décision numérique grâce à l'IA systématique

Les gens font de plus en plus confiance aux données qui nous sont fournies, surtout s'ils font confiance à la source des données. Par exemple, Google est auquel font confiance la plupart des Américains. Après avoir cherché une question sur Google et lu les deux ou trois premières lignes d'un résultat de recherche, de nombreuses personnes qui naviguent sur Google accepteront ce contenu comme étant vrai. Pour l'apprentissage automatique et l'analyse approfondis, qui cartographient les données et analysent des milliers de points de données interconnectés, la confiance se construit et nécessite des tests et une validation.

Les laboratoires qui ont investi dans la structuration de leurs données il y a des années sont désormais parfaitement placés pour connaître une croissance exponentielle. Les nouveaux laboratoires, qui débutent, ont une excellente occasion de jeter des bases solides qui non seulement tireront parti des données collectées, mais pourront également créer d'innombrables intégrations avec les bases de données, les robots et les logiciels hautement spécialisés souhaités.

Qu'est-ce que l'IA systématique ?

L'IA systématique est l'approche organisée et structurée du développement et de la mise en œuvre de systèmes d'intelligence artificielle (IA). Cela implique de planifier, d'exécuter et d'évaluer avec soin les initiatives d'IA pour atteindre des objectifs spécifiques ou résoudre des problèmes particuliers de manière systématique.

Principaux aspects de l'IA systématique

Pour les laboratoires mettant en œuvre une IA systématique, suivre ce processus organisé en 8 étapes peut vous permettre de tirer le meilleur parti de vos efforts :

1. Définition du problème : L'IA systématique commence par une définition claire du problème ou de l'objectif que le système d'IA entend aborder. Cela implique de comprendre le contexte du domaine, d'identifier les besoins des parties prenantes et d'établir des objectifs mesurables et des critères de réussite.
2. Acquisition et préparation des données : Les données jouent un rôle crucial dans les systèmes d'IA. L'IA systématique implique l'acquisition de données pertinentes provenant de diverses sources, la garantie de leur qualité et leur prétraitement pour les adapter à la formation des modèles d'IA.
3. Sélection et développement d'algorithmes : L'IA systématique implique la sélection d'algorithmes ou de méthodologies d'IA appropriés en fonction des exigences du problème et des caractéristiques des données. Cela peut inclure l'expérimentation de différents algorithmes, le réglage des paramètres et l'optimisation des performances.
4. Formation et validation des modèles : Une fois l'algorithme sélectionné, l'IA systématique consiste à entraîner le modèle d'IA sur les données préparées et à valider ses performances à l'aide de mesures d'évaluation appropriées. Cela peut impliquer des techniques telles que la validation croisée, la validation des holdout ou le bootstrapping.
5. Déploiement et intégration : L'IA systématique implique le déploiement du modèle d'IA entraîné dans des environnements de production et son intégration dans des systèmes ou des flux de travail existants. Cela peut nécessiter une collaboration avec les équipes informatiques, les ingénieurs logiciels et les experts du domaine pour garantir une intégration et des fonctionnalités fluides.
6. Surveillance et maintenance : L'IA systématique comprend la mise en place de mécanismes pour surveiller les performances des systèmes d'IA déployés et maintenir leurs fonctionnalités au fil du temps. Cela peut impliquer de surveiller la dérive des données, la dégradation des modèles et les performances du système afin d'identifier et de résoudre les problèmes de manière proactive.
7. Considérations éthiques et réglementaires : L'IA systématique nécessite la prise en compte des implications éthiques et réglementaires tout au long du cycle de développement de l'IA. Cela implique de garantir l'équité, la transparence, la responsabilité et la confidentialité des systèmes d'IA et de se conformer aux réglementations et normes pertinentes.
8. Amélioration continue : L'IA systématique implique l'itération et l'amélioration continues des systèmes d'IA en fonction des commentaires, des nouvelles données et de l'évolution des exigences. Cela peut impliquer de réentraîner les modèles, de mettre à jour les algorithmes ou de reconcevoir les systèmes pour répondre à l'évolution des besoins et améliorer les performances.

En suivant une approche systématique, les organisations peuvent exploiter efficacement l'IA pour relever des défis complexes, stimuler l'innovation et obtenir les résultats souhaités dans divers domaines, notamment la santé, la finance, la fabrication, etc.

L'IA systématique dans les biotechnologies et les sciences de la vie

L'IA systématique dans les biotechnologies et les sciences de la vie fait référence à l'intégration holistique des technologies d'intelligence artificielle (IA) dans divers aspects de la recherche, du développement et des applications dans ces domaines. Cela implique de tirer parti des méthodologies et des techniques d'IA pour relever des défis et saisir des opportunités complexes dans les domaines de la découverte de médicaments, de la médecine personnalisée, de la génomique, de la bioinformatique et de l'imagerie biomédicale.

Voici comment l'IA systématique se manifeste dans les sciences de la vie et les biotechnologies :

• Découverte et développement de médicaments : L'IA systématique dans la découverte de médicaments implique l'utilisation de l'IA algorithmes pour diverses tâches, y compris le dépistage virtuel, l'identification de cibles, l'optimisation des pistes et la modélisation pharmacologique. En analysant des données biologiques et chimiques à grande échelle, l'IA peut accélérer la découverte de médicaments, identifier des médicaments candidats prometteurs et optimiser l'efficacité thérapeutique tout en minimisant les effets indésirables.
• Médecine personnalisée : L'IA systématique permet le développement de approches médicales personnalisées adapté aux caractéristiques individuelles des patients, telles que la constitution génétique, les profils moléculaires et les antécédents cliniques. Les algorithmes d'IA analysent les données des patients pour prédire la sensibilité à la maladie, stratifier les populations de patients, optimiser les schémas thérapeutiques et identifier des biomarqueurs pour un diagnostic et un pronostic précoces.
• Génomique et bioinformatique : Dans génomique et bioinformatique, l'IA systématique facilite l'analyse et l'interprétation des données génomiques, notamment le séquençage de l'ADN, le profilage de l'expression génique et l'analyse des variations génétiques. Les algorithmes d'IA peuvent identifier les variants génétiques associés à des maladies, caractériser les réseaux de régulation des gènes et prédire les conséquences fonctionnelles des mutations génétiques, améliorant ainsi notre compréhension des systèmes biologiques complexes.
• Imagerie biomédicale et diagnostic : Améliorations de l'IA systématique imagerie biomédicale et des diagnostics en permettant l'analyse automatique des images, l'extraction de caractéristiques et la reconnaissance des formes dans les images médicales. Les techniques d'imagerie alimentées par l'IA, telles que la classification et la segmentation d'images basées sur l'apprentissage profond, améliorent la précision du diagnostic, permettent une détection précoce des maladies et orientent la planification des traitements en radiologie, en pathologie et en imagerie médicale.
• Intégration et analyse des données biologiques : L'IA systématique intègre divers ensembles de données biologiques, y compris des données génomiques, transcriptomiques, protéomiques et métabolomiques, afin de découvrir les mécanismes moléculaires et les voies biologiques sous-jacents. Les approches basées sur l'IA, telles que l'analyse des réseaux, l'enrichissement des voies et l'intégration multi-omique, permettent d'élucider les interactions complexes au sein des systèmes biologiques, d'identifier de nouvelles cibles thérapeutiques et de prédire les réponses aux médicaments.
• Systèmes d'aide à la décision clinique : L'IA systématique se développe systèmes d'aide à la décision clinique qui aident les professionnels de santé à diagnostiquer les maladies, à prévoir les résultats pour les patients et à optimiser les décisions thérapeutiques. Les algorithmes d'IA analysent les données des patients à partir des dossiers médicaux électroniques, de l'imagerie médicale et des appareils portables pour fournir des recommandations fondées sur des preuves, améliorer la prestation des soins de santé et améliorer les résultats pour les patients.
• Conformité réglementaire et sécurité : L'IA systématique garantit la conformité à rexigences réglementaires et normes de sécurité dans les sciences de la vie et les applications biotechnologiques. Les outils pilotés par l'IA facilitent les soumissions réglementaires, la surveillance des effets indésirables, la pharmacovigilance et l'évaluation de la sécurité des médicaments, améliorant ainsi la transparence, la responsabilité et la conformité réglementaire tout au long du cycle de vie du produit.

Dans l'ensemble, l'IA systématique dans les sciences de la vie et les biotechnologies exploite les technologies de l'IA de manière exhaustive pour accélérer les découvertes scientifiques, améliorer la prestation des soins de santé et relever les défis de santé mondiaux. En exploitant la puissance de l'IA dans le continuum de la recherche, du développement et des applications, l'IA systématique stimule l'innovation, favorise la collaboration et transforme l'avenir de la médecine et de la biotechnologie.

Les lacunes de l'IA systématique

Qualité et disponibilité des données

Les algorithmes d'IA s'appuient largement sur des ensembles de données de haute qualité, diversifiés et bien annotés pour la formation et la validation. L'acquisition de tels ensembles de données dans les domaines des sciences de la vie et de la biotechnologie peut être difficile en raison de divers facteurs. Tout d'abord, les données biologiques présentent souvent une dimensionnalité, une hétérogénéité et une complexité élevées, ce qui rend difficile la saisie précise de toutes les caractéristiques pertinentes. De plus, les ensembles de données peuvent être de taille limitée ou présenter des biais, tels que la sous-représentation de certaines populations ou des conditions expérimentales. En outre, l'accès à des données confidentielles ou sensibles à des fins de recherche peut poser des problèmes juridiques et éthiques. Ces limites peuvent entraver le développement et la généralisation de modèles d'IA dans les sciences de la vie et les biotechnologies.

Interprétabilité et explicabilité — Cartographie des données

Un autre défi majeur lié à l'application de l'IA aux sciences de la vie et à la biotechnologie est le manque d'interprétabilité et d'explicabilité des modèles d'IA. Bien que les techniques d'apprentissage profond, telles que les réseaux de neurones, permettent souvent d'atteindre des performances de pointe dans diverses tâches, il s'agit essentiellement de modèles de boîte noire, ce qui rend difficile la compréhension du processus de prise de décision sous-jacent. Dans les domaines où la transparence et l'interprétabilité sont cruciales, tels que les systèmes d'aide à la décision clinique ou la découverte de médicaments, ce manque d'explicabilité nuit à la fiabilité et à l'acceptation des solutions d'IA. Les chercheurs et les régulateurs ont besoin de méthodes pour interpréter les prévisions de l'IA, comprendre l'importance des fonctionnalités et identifier les biais potentiels afin de garantir la fiabilité et la sécurité des applications pilotées par l'IA.

Les défis de la standardisation des données

L'une des principales lacunes de l'IA dans les sciences de la vie et les biotechnologies concerne les problèmes de standardisation des données. Les données biologiques proviennent souvent de sources diverses, notamment de différents laboratoires, expériences et techniques de génération de données. Par conséquent, l'absence de formats de données, d'annotations et de métadonnées standardisés pose des défis importants aux algorithmes d'IA. Des formats et des structures de données incohérents entravent l'interopérabilité, ce qui complique l'intégration et l'analyse d'ensembles de données provenant de sources multiples.

De plus, les variations dans la qualité des données, les méthodes de prétraitement et les protocoles expérimentaux compliquent encore le processus de normalisation. Les modèles d'IA peuvent avoir du mal à se généraliser à des ensembles de données sans données standardisées, ce qui entraîne des prévisions biaisées ou peu fiables. Relever les défis de la standardisation des données nécessite des efforts concertés pour développer et adopter des formats, des ontologies et des schémas de métadonnées normalisés pour représenter les données biologiques. Des initiatives collaboratives, telles que Principes FAIR (trouvable, accessible, interopérable, réutilisable), visent à promouvoir la standardisation des données et à faciliter le partage et la réutilisation des données dans la communauté des sciences de la vie.

En promouvant la standardisation des données, les chercheurs peuvent améliorer la fiabilité, la reproductibilité et l'interopérabilité des analyses pilotées par l'IA dans les sciences de la vie et les biotechnologies, accélérant ainsi les découvertes scientifiques et l'innovation.

Une voie à suivre durable grâce à l'IA systématique

Pour parvenir à une mise en œuvre durable et systématique de l'IA dans l'industrie biotechnologique et les laboratoires des sciences de la vie dans les années à venir, plusieurs mesures clés doivent être prises :

1. Investissez dans l'infrastructure de données et la normalisation : Mettez en place une infrastructure de données robuste pour prendre en charge le stockage, la gestion et le partage de divers ensembles de données biologiques. Mettez en œuvre des protocoles de standardisation des données, des ontologies et des schémas de métadonnées pour garantir l'interopérabilité et la cohérence entre les ensembles de données. Investissez dans des processus de curation, d'annotation et de contrôle qualité des données afin de préserver l'intégrité et la fiabilité des données.
2. Développez les talents et l'expertise en matière d'IA : Investissez dans des programmes de formation et des opportunités de développement professionnel pour renforcer l'expertise en IA au sein des laboratoires de biotechnologie et des sciences de la vie. Offrez une formation interdisciplinaire en biologie, en sciences informatiques et en méthodologies d'IA afin de doter les chercheurs des compétences et des connaissances nécessaires pour tirer parti efficacement de l'IA. Favoriser la collaboration entre les biologistes, les scientifiques des données et les chercheurs en IA afin de promouvoir l'échange de connaissances et l'innovation interdisciplinaire.
3. Promouvoir des pratiques d'IA éthiques et responsables : Établir des directives éthiques et des cadres réglementaires pour les applications d'IA des biotechnologies et des sciences de la vie. Garantissez la conformité aux réglementations en matière de confidentialité, aux normes de sécurité des données et aux principes éthiques régissant la recherche et le développement de l'IA. Favoriser une culture de transparence, de responsabilité et d'utilisation responsable de l'IA, en mettant en place des mécanismes pour répondre aux préoccupations éthiques et atténuer les biais potentiels dans les algorithmes d'IA.
4. Faciliter le partage des données et la collaboration : Promouvoir le partage des données et la collaboration entre les laboratoires de biotechnologie et de sciences de la vie afin de faciliter l'échange de données, d'outils et de méthodologies. Établissez des accords de partage de données, des réseaux de recherche collaboratifs et des plateformes en libre accès pour partager des ensembles de données, des modèles d'IA et des résultats de recherche. Encouragez la collaboration précompétitive et le partage des connaissances afin d'accélérer les découvertes scientifiques et l'innovation.
5. Développez des solutions d'IA robustes pour des applications spécifiques : Investissez dans le développement de solutions basées sur l'IA adaptées à des applications et à des domaines de recherche spécifiques dans les domaines de la biotechnologie et des sciences de la vie. Concentrez-vous sur la résolution de défis spécifiques à un domaine, tels que la découverte de médicaments, la médecine personnalisée, la génomique et l'imagerie biomédicale, grâce à des approches basées sur l'IA. Collaborez avec des partenaires industriels, des institutions universitaires et des fournisseurs de technologies pour développer et valider conjointement des solutions d'IA qui répondent aux besoins uniques de la communauté des sciences de la vie.
6. Garantissez l'interopérabilité et l'évolutivité : Concevez des systèmes d'IA en tenant compte de l'interopérabilité et de l'évolutivité afin de faciliter l'intégration dans les flux de travail et l'infrastructure existants. Adoptez des normes open source et des architectures modulaires pour permettre une intégration fluide avec les systèmes d'automatisation des laboratoires, les plateformes de gestion des données et les outils analytiques. Assurez-vous que les solutions d'IA peuvent évoluer pour répondre à des volumes de données croissants, à l'évolution des besoins de recherche et aux technologies émergentes.
7. Évaluez les performances et l'impact : Mettre en œuvre des mécanismes pour évaluer les performances et l'impact des implémentations de l'IA dans les laboratoires de biotechnologie et de sciences de la vie. Définissez des indicateurs de performance clés (KPI) et des mesures pour mesurer l'efficacité, l'efficience et la fiabilité des solutions d'IA pour atteindre les résultats souhaités. Réalisez des évaluations, des audits et des examens réguliers pour identifier les domaines à améliorer et à optimiser.
8. Promouvoir la diversité technique : Favoriser la diversité des connaissances techniques dans les efforts de recherche et de développement en IA au sein des laboratoires. Promouvoir la diversité dans le recrutement de talents en matière d'IA, les collaborations de recherche et les postes de direction. Garantir la représentation de points de vue, d'expériences et d'expertises diversifiés pour stimuler l'innovation.

Résumé

En prenant ces mesures, les laboratoires de biotechnologie et des sciences de la vie peuvent établir une voie de mise en œuvre durable et systématique de l'IA, leur permettant d'exploiter tout le potentiel des technologies d'IA pour accélérer les découvertes scientifiques, améliorer les résultats en matière de santé et relever les défis de santé mondiaux. Si vous souhaitez en savoir plus sur la mise en œuvre de l'IA dans votre laboratoire et/ou votre entreprise, contactez ElabNext ici pour discuter de la manière dont nous pouvons vous aider.