Exploiter l’IA pour transformer la recherche médicale

Cody HU est doctorant en informatique à l’Université de Sydney, reconnu pour ses excellents résultats académiques, notamment l’Undergraduate High Honour Roll, trois bourses de recherche et le prix du meilleur projet au USYD Coding Festival 2024.

À la pointe de l’intégration de l’intelligence artificielle dans la recherche médicale, Cody utilise des modèles linguistiques avancés pour analyser les études cliniques, identifier des incohérences et promouvoir une plus grande transparence dans les essais cliniques. Ses travaux sont appelés à avoir un impact profond sur la recherche médicale et la sécurité des patients.

Nous avons eu le privilège d’échanger avec Cody sur son parcours académique, ses projets innovants et sa vision pour l’avenir. Son travail illustre comment l’IA peut révolutionner la recherche médicale en renforçant la transparence, en améliorant les capacités prédictives et en relevant des défis éthiques cruciaux. Les perspectives de Cody offrent des conseils précieux aux futurs scientifiques des données souhaitant impulser des changements significatifs dans ce domaine essentiel.

Pouvez-vous vous présenter et nous parler de vos études ?

Je prépare actuellement un doctorat en informatique à l’Université de Sydney. Je travaille sur un projet de recherche récent que je compte soumettre pour publication le mois prochain. Ce projet utilise des modèles linguistiques de grande échelle pour analyser des données textuelles structurées issues d’études cliniques et prédire les risques pour les participants. L’objectif est d’exploiter les informations en phase précoce pour anticiper ces risques.

Un autre projet consiste à développer des modèles linguistiques spécialisés dans des tâches médicales complexes, comme détecter les modifications des critères d’évaluation au cours d’un essai. Ces changements peuvent révéler des ajustements dans la conduite ou la communication des études. Parfois, les critères sont modifiés en cours d’essai pour présenter des résultats plus favorables. Notre modèle vise à identifier automatiquement ces changements pour garantir la transparence.

Cela représente beaucoup de travail. Qu’est-ce qui vous a motivé à choisir ce domaine ?

J’ai d’abord choisi l’informatique et la science des données parce que les données sont omniprésentes et que de nombreux secteurs ont besoin de data scientists, des géants technologiques comme Google aux entreprises pharmaceutiques, voire aux marques de mode. Je me suis intéressé à l’IA appliquée à la santé après un stage dans un centre de recherche médicale. Cette expérience a été gratifiante et porteuse de sens, notamment parce qu’elle concernait la recherche sur les traitements contre le cancer. Cela m’a motivé à poursuivre dans cette voie.

Comment trouvez-vous des idées pour vos projets ?

C’est généralement un travail d’équipe. Mes superviseurs, qui travaillent en informatique et en santé publique, donnent des orientations générales et des suggestions. Ensuite, les étudiants développent ces idées en plans détaillés. Je contribue donc au sein d’une équipe collaborative.

Quels sont les principaux défis dans votre domaine aujourd’hui ?

L’éthique est un enjeu majeur. Chaque projet nécessite un long processus d’approbation éthique. Par exemple, dans un projet, nous demandons aux patients leur consentement pour utiliser leurs données et nous veillons à ce que les médecins soient pleinement informés. La transparence est essentielle, et nous devons aborder ces questions avec soin pour chaque étude.

Comment conciliez-vous développement technique et considérations éthiques ?

L’éthique est intégrée en profondeur dans notre travail. Par exemple, dans un projet d’évaluation des traitements par IA, nous informons à la fois les patients et les médecins que des modèles d’IA analyseront les traitements. Certains médecins peuvent être mal à l’aise à l’idée d’être évalués par une IA, alors nous partageons les résultats avec eux et maintenons un dialogue. Cette vigilance éthique est incontournable dans chaque projet.

Quelles compétences avez-vous acquises grâce à vos recherches ?

L’esprit critique a été inestimable. Pendant mon année de honours, j’ai appris à ne pas prendre les articles scientifiques publiés pour argent comptant. Beaucoup d’études présentent des failles ou des données peu fiables. Aujourd’hui, j’évalue rigoureusement la qualité des recherches, ce qui est crucial pour produire un travail digne de confiance.

Quelles sont vos principales sources d’information ?

Je consulte les revues et conférences de référence dans mon domaine, comme les journaux Nature et les grandes conférences en IA. Leur processus de relecture par les pairs est très strict, ce qui garantit une recherche fiable.

Comment la technologie peut-elle contribuer à un monde meilleur et plus durable ?

La technologie, surtout l’IA, accélère l’innovation et améliore l’efficacité. Dans la santé, les médecins manquent souvent de temps. L’IA peut les aider à gagner du temps, leur permettant de se consacrer davantage aux patients et d’améliorer les résultats. À terme, elle peut contribuer à des systèmes de santé plus performants et à un meilleur bien-être général.

Quels conseils donneriez-vous aux étudiants intéressés par la science des données ?

Soyez amis avec les outils d’IA générative ! Apprenez à les utiliser efficacement – c’est comme le nouveau Google. Savoir exploiter ces outils vous donnera une longueur d’avance, tout comme maîtriser la recherche en ligne autrefois. De nombreux cours en ligne enseignent comment en tirer le meilleur parti. Les adopter est indispensable pour qui veut se lancer dans la data science.

Interview : Maria

Version Anglaise et Chinoise:

https://airsdeparis.com/ecology/interview-with-cody-hu/