Identifier le bon patient au bon moment, pour le bon essai clinique : l’intelligence artificielle facilite le recrutement de participants aux études évaluant les nouveaux médicaments, un maillon faible de la recherche clinique.
Pour surmonter cet obstacle coûteux, de grands laboratoires pharmaceutiques signent des partenariats avec des start-up utilisant l’IA pour orienter les patients vers les essais adaptés à leur profil. Les françaises Klineo et PatLynk exploitent diverses bases de données officielles recensant les essais cliniques. Les algorithmes d’IA nettoient, structurent et croisent ces informations mises à jour automatiquement afin de proposer aux patients les essais les plus pertinents.
Un outil de "matching"
L’inclusion des biomarqueurs
L’outil, qui devrait s’étendre à d’autres pays européens, élargit le recrutement en oncologie. Le laboratoire français Servier teste actuellement la solution Klineo, en complément de partenariats avec Tempus aux États-Unis et Omico en Australie.
"L’identification de patients est particulièrement complexe en cancérologie, surtout lorsque les études incluent des critères comme la présence d’une mutation génétique ou d’un biomarqueur spécifique", souligne le laboratoire américain Amgen. Ce dernier soutient le projet AIIPIK, qui utilise un logiciel d’IA ayant identifié 23 patients contre six manuellement pour une étude clinique en oncologie.
Le logiciel analyse les comptes rendus d’hospitalisation, de consultation, d’imagerie médicale et les biomarqueurs, de plus en plus utilisés en cancérologie.
