Une médecine de précision avec NetApp ONTAP AI

Nouvelle architecture de référence de l’intelligence artificielle, la solution NetApp® ONTAP® AI a tous les atouts pour contribuer à l’avènement d’une médecine de précision

Dans l’apparition de thérapies plus optimisées et ciblées, c’est-à-dire calquées davantage sur le capital génétique héréditaire des patients, l’intelligence artificielle (ou IA) a incontestablement une grande part à jouer. Et tout cela bien sûr sans que les médecins soient pour autant remplacés par des machines ! Pour de nombreux spécialistes de cette question, l’IA va en effet avant tout s’inscrire comme un assistant du corps médical, une sorte de « génie du calcul » capable d’étudier à la demande d’importants flux de données et d’établir, sous le contrôle des médecins, des diagnostics plus rapides et plus précis.

Basée sur l’alliance des baies de stockage NetApp® AAF A800 et des supercalculateurs DGX-1 de Nvidia, la solution NetApp® ONTAP® AI possède tous les atouts pour accélérer le déploiement de telles solutions sanitaires, en offrant non seulement une meilleure visibilité mais aussi un contrôle renforcé des données de la périphérie jusqu’au cloud, en passant par le cœur du data center. En somme le bénéfice d’une simplification d’exécution et d’un cheminement clair et dégagé du parcours effectué par des myriades de données, tout en éliminant les goulots d’étranglement !

Qu’ils soient basés sur un apprentissage automatique (machine learning) permettant d’identifier ou de prédire des tendances à grande échelle, ou sur un apprentissage en profondeur (deep learning) offrant des modèles d’action grâce à une perception automatique des choses, les systèmes d’IA ouvrent de nombreuses opportunités pour la médecine de demain. Pour ne citer que quelques exemples :

• L’apport d’une plus grande personnalisation dans le traitement des cancers qui, malgré de forts investissements et une politique de recherche soutenue et appuyée à travers de nombreux pays, restent encore par trop difficiles à combattre en raison de symptômes variant considérablement d’un patient à l’autre et donc d’une multitude de données à traiter.
• Le développement de modèles cliniques prédictifs face à des crises sanitaires potentielles (bio surveillance, épidémies saisonnières, risques de canicule ou de vague de froid intense…) qui offriraient aux administrateurs des hôpitaux un nouvel outil de gestion pour une meilleure affectation de leurs ressources et donc une plus grande prise en charge des patients.
• Le bénéfice d’une meilleure optimisation dans les méthodes de soins employées, notamment dans la reconnaissance d’images à grande échelle – autour par exemple du dépistage des mélanomes – ou bien encore dans les techniques d’imagerie médicale (échographie, scanographie…) pour lesquelles l’IA aiderait le praticien à prendre le meilleur cliché possible.

Sans oublier bien sûr, sous-jacent à tout cela, cet avantage très précieux lui aussi d’un médecin qui aurait désormais plus de temps à accorder au suivi de ses patients.