Comment l’intelligence artificielle peut optimiser la recherche clinique

85% des essais cliniques visant à développer de nouveaux traitements se soldent par des échecs avant d’être approuvés par les agences européennes ou américaines du médicament. À l’aide d’algorithmes, nous pouvons rapidement scanner et analyser ces bases de données pour évaluer le risque d’échec et identifier les parties d’un nouveau protocole qui posent problème. L’amélioration de ces procédés pourrait accélérer la mise sur le marché de nouveaux médicaments et ainsi réduire leur prix, qui dépend en partie des coûts de recherche – environ 1,3 milliard de francs pour chaque médicament homologué. La création de cohortes homogènes pourrait être utile pour prédire la réponse aux traitements de personnes partageant les mêmes caractéristiques dans le cadre d’une médecine personnalisée.

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