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De par la complexité des systèmes objets de la Biologie et de l’évolution des attentes des patients en matière de soins, le secteur de la Santé a vocation à devenir l’un des plus importants utilisateurs des Technologies numériques Haute-Performances, qu’il s’agisse de Simulation numérique, de traitement des grandes masses de Données ou encore d’Intelligence artificielle, éventuellement utilisées de manière couplée.
Cet atelier a permis de faire le point au travers de quelques avancées récentes en matière d’applications de ces technologies à la Santé, qui viennent s’ajouter aux usages identifiés depuis quelques années, tels que les jumeaux numériques ou la télémédecine. Il a aussi été l’occasion d’appréhender les domaines où l’utilisation du numérique devrait permettre à la Médecine de réaliser des ruptures dans un proche avenir.
L’ampleur exceptionnelle de l’épidémie de COVID 19 a plus qu’accéléré le recours aux modèles épidémiologiques qui, par leur caractère prédictif, ont permis aux gouvernements de contrôler l’expansion du virus grâce à l’anticipation que ces modèles fournissent pour construire et adapter la politique sanitaire. Une seconde génération de modèles, s’appuyant sur de données beaucoup plus nombreuses et une description beaucoup plus fine du contexte, est en cours de développement afin d’améliorer la fiabilité des prévisions. Cette nouvelle génération nécessitera le recours aux supercalculateurs les plus puissants afin d’obtenir des résultats dans un délai compatible des échéances de décision.
Au travers des autres exposés, il est clairement apparu que la modélisation, la simulation et le traitement numérique des images font désormais partie des outils utilisés dans le domaine de la Santé pour comprendre le comportement et le fonctionnement des cellules et des organes. Cette évidence a été illustrée par l’application d’un modèle de mécanique des matériaux résolu par éléments finis pour comprendre le comportement du cœur humain, en particulier lorsque certaines parties ont été l’objet de lésions. Les neurosciences, quant à elles, de par la complexité du cerveau, ont largement progressé ces dernières années grâce à l’amélioration de l’imagerie « in vivo » ou post-mortem et à l’usage intensif des technologies de l’information devenues indispensables pour analyser ces images et plus globalement les grandes quantités de données désormais accessibles.
Enfin, dans le domaine clinique, les praticiens devraient pouvoir être largement aidés dans les prochaines années pour formuler un diagnostic grâce à l’utilisation, sur leur poste de travail, de logiciels reposant sur l’Intelligence artificielle. En cancérologie par exemple, celle-ci a démontré de très larges potentialités pour trier, parmi les cellules qui composent un tissu, celle qui sont la signature des tumeurs cancéreuses. Même si le praticien restera l’expert qui in fine formulera le diagnostic, le recours à l’IA lui fera gagner un temps précieux et lui permettra d’augmenter la fiabilité et la reproductibilité de ses avis.
Avec le développement des usages médicaux, qui n’en est qu’à ses débuts, l’accession à de grandes plateformes multi-techniques et à des supercalculateurs semble incontournable pour aborder les défis de demain de la recherche médicale. Certains d’entre eux ont en effet une complexité incommensurable avec le cloisonnement, la taille et les budgets restreints des équipes. Mutatis Mutandis, les Sciences du vivant ont besoin d’une organisation et de moyens à l’instar de ce qu’est le CERN pour les particules élémentaires.
Avec la participation de :
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