Le Big Data et l’intelligence artificielle (IA) ont un grand potentiel pour faire progresser la médecine de précision pour l’EM/SFC et la COVID longue. Le Dr Chris Armstrong et ses collègues ont récemment publié un article intitulé «Apprentissage automatique et multi-omique dans la médecine de précision pour l’EM/SFC ».
Dans cet article, l’équipe étudie comment l’apprentissage automatique et la multi-omique (génomique, transcriptomique, protéomique et métabolomique) peuvent transformer la médecine de précision dans la recherche et les soins de santé liés à l’EM/SFC.
Du bureau du Dr. Chris Armstrong
Directeur de la Collaboration EM/SFC de Melbourne
L’EM/SFC est une maladie complexe qui pourrait bénéficier de l’intelligence artificielle (IA) pour analyser des millions de données sur des patients individuels. Les méthodes d’IA (comme l’apprentissage automatique/ le machine learning) aident à repérer des schémas dans de grandes quantités de données biologiques et physiologiques, ce qui pourrait permettre de déterminer plus facilement qui est atteint d’EM/SFC, d’identifier la cause de la maladie et peut-être de distinguer les patients qui pourraient bénéficier de traitements spécifiques. Mais l’IA a aussi des défis à relever, comme celui de s’assurer qu’elle trouve des modèles réels plutôt que des modèles aléatoires.
Accumuler de grandes quantités de données biologiques et physiologiques signifie collecter des données de différentes manières, par le biais de dispositifs portables (comme le FitBit ou le Garmin) ou en prélevant des échantillons de sang pour obtenir des données sur les gènes, les protéines, les petites substances chimiques, etc. En rassemblant toutes ces informations, les scientifiques espèrent trouver de meilleurs moyens de diagnostiquer l’EM/SFC et de comprendre comment elle affecte les personnes différemment. Cependant, ce type de recherche nécessite de grandes quantités de patients, et il peut être difficile d’accumuler et de maintenir le contrôle de la qualité des données.
Même s’il y a des défis à relever, l’avenir est prometteur. Les chercheurs recueillent de grandes quantités de données sur les patients, utilisent l’IA pour combiner les informations et travaillent ensemble pour résoudre ce mystère. Ces efforts pourraient déboucher sur de meilleurs tests pour diagnostiquer l’EM/SFC et, un jour, sur des traitements réellement efficaces. Il reste encore beaucoup à apprendre, mais les nouvelles technologies aident les scientifiques à se rapprocher de la compréhension de cette maladie.
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