IBM vise à faire de l'expertise médicale une marchandise

Les soins contre le cancer aux États-Unis se dirigent vers une crise, a averti l'American Society of Clinical Oncology en mars. Les cas de cancer devraient augmenter de 42% d'ici 2025 à mesure que la population américaine vieillit, mais le nombre d'oncologues formés pour les traiter augmentera. croître de seulement 28 pour cent . Cette inadéquation est susceptible d'exacerber les inégalités de soins existantes entre la fraction de patients traités par des spécialistes dans les grands centres universitaires et les nombreux autres qui reçoivent des soins dans les cliniques ou les hôpitaux communautaires, principalement des oncologues généralistes.

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Une tentative de transformer les soins contre le cancer est une partie importante des efforts d'IBM pour faire de l'argent à partir de ses Péril! logiciel Watson gagnant. L'entreprise vise à offrir aux organisations de soins de santé un moyen moins coûteux d'améliorer les soins en transformant l'expertise en oncologie en une marchandise.

Cet effort pour briser le monopole des humains sur l'expertise en cancérologie est l'avant-garde d'un modèle qu'IBM espère pouvoir éventuellement déployer dans de nombreux domaines de la médecine. C'est également le premier véritable test des affirmations de l'entreprise selon lesquelles Watson peut aller au-delà Péril! et gagner de l'argent.

Que Watson réussisse le test pourrait être critique pour IBM. Les revenus de l'entreprise ont diminué pendant deux ans, car le passage de la technologie au cloud a laissé certains de ses produits de base derrière. La promesse de la PDG Ginny Rometty de dépenser 1 milliard de dollars dans un nouveau groupe commercial dédié à la commercialisation de Watson est à peu près la seule perspective de redressement en vue.

IBM et ses collaborateurs construisent deux versions de Watson formées en oncologie. Centre de cancérologie Memorial Sloan Kettering , à New York, teste une version pour le cancer du poumon, colorectal et du sein. Centre de cancérologie MD Anderson de l'Université du Texas , à Houston, en utilisera un cet été qui conseille ses nouveaux boursiers sur les traitements de la leucémie. Les deux aident les oncologues à décider d'un plan de traitement en ingérant les dossiers médicaux du patient et en associant ces informations aux connaissances des revues médicales, des manuels et des directives de traitement.

Lynda Chin , professeur de médecine génomique au MD Anderson et chef du projet Watson du centre, prévoit qu'à l'avenir, ce type de produit sera très apprécié par les oncologues généralistes et les cabinets de cancérologie régionaux. Les médecins sont trop chargés de paperasse et de revenus pour se tenir au courant de la littérature la plus récente, dit-elle. Cela limite les soins que les médecins peuvent prodiguer, et cela a des conséquences financières : si vous ne pouvez pas prendre une décision sur la base de vos propres connaissances, vous devez orienter le patient, et cela va nuire à vos résultats.

Les médecins sont trop chargés de paperasse et de revenus pour se tenir au courant de la littérature la plus récente.

Une version de Watson qui sera testée cette année auprès de patients atteints de tumeurs cérébrales du New York Genome Center vise à fournir aux oncologues une expertise approfondie dans le nouveau domaine de la médecine génomique qui serait autrement coûteux à obtenir. Cette incarnation de Watson suggère des options de traitement basées sur les détails des mutations détectées dans la tumeur d'une personne par séquençage génomique. L'utilisation du séquençage du génome pour diriger le traitement du cancer devient tout juste réalisable grâce à la chute du coût de la technologie (voir Génomique du cancer ). Mais dans la pratique, les défis liés à l'interprétation des données génomiques les maintiennent hors de portée de la plupart des oncologues et des cliniques.

Il nécessite un niveau d'expertise héroïque et est entièrement manuel, dit Ajay Royyuru , directeur du centre de biologie computationnelle du laboratoire IBM de Yorktown Heights. Les médecins doivent rechercher des articles de recherche pertinents pour les mutations qu'ils trouvent dans la tumeur d'un patient, essayer de comprendre comment les mutations modifient la physiologie des cellules cancéreuses, puis déterminer quels traitements pourraient cibler les processus défectueux. Passer d'une séquence du génome à une décision de traitement peut prendre de cinq à dix mois, dit Royyuru, un temps que les patients atteints de cancer ne peuvent pas se permettre.

Avec Watson, cela prend quelques minutes. Les médecins n'ont qu'à charger les données génomiques. Un schéma est ensuite généré montrant quels processus moléculaires à l'intérieur d'une cellule ont été modifiés. Un oncologue peut explorer ces résultats et cliquer sur un bouton pour voir une liste de traitements possibles qui cibleraient les voies problématiques.

80%

Proportion de données non structurées, provenant de messages électroniques, de photos et de notes de médecins

Bien qu'impressionnants sur le plan technologique, les projets de lutte contre le cancer de Watson ne contribuent pas encore matériellement aux actionnaires d'IBM ni n'aident de nombreux patients atteints de cancer. Bien que les accords avec les centres médicaux soient destinés à conduire à des produits commercialisables, il s'agit pour l'instant d'investissements en R&D, explique Michael Karasick, qui dirige la R&D pour le groupe Watson et était auparavant directeur du laboratoire de recherche de l'entreprise à Almaden, en Californie. Les revenus viennent lorsque le produit arrive sur le marché, dit-il.

Certains l'ont déjà fait. Par exemple, un système basé sur Watson pour l'assureur médical Wellpoint aide à préautoriser les demandes de procédures médicales. Mais les produits médicaux basés sur Watson n'ont pas atteint le marché au rythme auquel IBM semble s'être attendu. Un document divulgué au le journal Wall Street a déclaré en janvier que l'unité Watson prenait du retard par rapport à une projection selon laquelle elle générerait 1 milliard de dollars de revenus d'ici 2018.

L'un des problèmes est que Watson a eu du mal à comprendre avec précision les informations techniques (voir IBM Expands Plans for Watson ). Il a été déconcerté par le jargon médical, les différentes façons dont les chercheurs se réfèrent à la même chose dans les articles de revues et la grammaire bâclée dans les notes des médecins dans les dossiers des patients. Les cliniciens ont dû passer plus de temps que prévu à faire équipe avec les développeurs de logiciels IBM pour traquer les acronymes mal compris ou les phrases mal analysées qui ont amené Watson à mal interpréter les dossiers médicaux ou à suggérer des traitements incorrects.

Michael Witbrock, vice-président de la recherche à la société d'intelligence artificielle Cycorp, déclare qu'IBM Péril! gagnant allait toujours avoir besoin d'une ingénierie importante pour devenir un expert dans un domaine spécifique. Le jeu télévisé appelle à une maîtrise des connaissances générales à un niveau superficiel, et non au type d'expertise approfondie et stratifiée nécessaire pour traiter le cancer. Ils sont allés après la portée industrielle, pas la profondeur industrielle, dit Witbrock.

Eric Brown, directeur des technologies Watson au laboratoire d'IBM à Yorktown Heights, a déclaré que les changements majeurs apportés à Watson, éclairés en partie par les commentaires des projets contre le cancer, l'ont aidé à s'adapter à ses nouveaux travaux. Bien qu'il existe toujours un processus de formation humaine, l'amélioration de l'apprentissage automatique signifie que Watson a désormais besoin de moins de formation pour obtenir de bons résultats, dit-il.

Une entreprise qui démarre avec Watson aujourd'hui peut utiliser des interfaces, dont une qui implique de cliquer sur les pouces vers le haut ou vers le bas à côté de ses réponses aux questions de test. De plus, une nouvelle équipe au sein du groupe d'assistance technique d'IBM se consacre à aider les clients à préparer les données et à les utiliser pour former Watson. À la fin de l'année dernière, la société a lancé une plate-forme basée sur le cloud où les produits peuvent être créés sans avoir à apporter la technologie IBM sur site.

Une chose que ces améliorations techniques n'ont pas fait est de savoir si la location d'un logiciel qui agit comme un spécialiste médical peut être une grosse entreprise. Certaines personnes dans l'industrie des soins de santé sont incertaines.

Historiquement, les produits les plus performants basés sur le traitement avancé des données se sont concentrés sur la gestion des coûts et de l'efficacité dans des populations de nombreux patients, et non sur l'amélioration de ce que les médecins font avec les individus, a déclaré Russell Richmond, membre du conseil d'administration de la société de données sur les soins de santé Explorys et ancien PDG. de la division des soins de santé de McKinsey, Objective Health.

Ce type de produit influe directement sur les marges bénéficiaires et est en fait explicitement encouragé par l'Affordable Care Act, qui remodèle le secteur de la santé aux États-Unis. La façon dont des produits tels que les conseillers en cancer alimentés par Watson rapporteront de l'argent est moins claire. Comme le dit Richmond : Aider un patient atteint de cancer à obtenir le meilleur traitement est vraiment bon pour l'humanité, mais cela peut ne pas générer beaucoup de profit.

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