1 STANFORD – États-Unis

L’IA qui prédit les interactions médicamenteuses

Médecine

Et si l’intelligence artificielle permettait de réduire massivement les risques
d’effets secondaires liés aux interactions médicamenteuses ? C’est le pari
de trois chercheurs de l’université de Stanford. Grâce à l’apprentissage
machine profond (deep learning), le système Decagon, entraîné
à partir de 4 millions d’effets secondaires connus, agite
un réseau de neurones artificiels qui modélise les relations
entre les substances actives des médicaments, pour prédire
les effets délétères de leurs interactions. Les relations de
plus de 19 000 protéines présentes dans l’organisme ont été
modélisées, à partir de données rendues publiques.