Bayer étend rapidement son empreinte grâce à l’intelligence artificielle

Bayer est l’une des sociétés pharmaceutiques et biotechnologiques les plus importantes au monde. Elle est connue pour la création de produits de base tels que l’aspirine, ainsi que de technologies et d’innovations plus avancées qui sont souvent utilisées en coulisses, notamment des colorants pour les études radiologiques et des bioproduits agricoles/plantes critiques.

L’entreprise a près de 150 ans et continue d’innover et d’étendre sa portée et son impact à l’échelle mondiale avec un engagement ferme à améliorer les soins aux patients.

Parmi ses dernières initiatives figure son travail approfondi avec l’IA, notamment en partenariat avec Google Cloud pour optimiser son activité pharmaceutique principale.

L’un des domaines clés de ce travail consiste à améliorer le processus d’essais cliniques et de découverte de médicaments à l’aide des unités de traitement tenseur (TPU) de Google Clouds. Les TPU sont des circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC) développés sur mesure par Google et utilisés pour accélérer les charges de travail d’apprentissage automatique ; Cloud TPU est un service Web qui permet d’y accéder via Google Cloud et peut être utilisé pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique étendus et effectuer des opérations matricielles volumineuses. Bayer espère tirer parti de cette technologie pour exécuter de grands calculs de chimie quantique et ainsi débloquer de nouvelles connaissances.

Bayer utilisera également Google Clouds Vertex AI et Med-PaLM 2 pour affiner le processus fastidieux des essais cliniques. À savoir, ces outils seront capables de mieux déchiffrer de grands ensembles de données, de trouver des corrélations entre des points de données disparates et de générer des informations qui pourront être utilisées de manière concrète pour faire progresser le cycle de vie de la recherche et du développement.

Guido Mathews, responsable de l’imagerie, des données et du centre d’excellence de recherche en IA chez Bayer, a expliqué avec moi comment l’IA peut utiliser efficacement l’immense quantité de données que la R&D implique souvent, tout en transformant l’ensemble du processus pour qu’il soit plus rationalisé et plus rapide. , et évolutif. En outre, il s’exclame que l’une des applications les plus utiles de l’IA sera de contribuer à la production de documentation réglementaire, ce qui constitue actuellement l’un des processus les plus onéreux de la recherche. Plus précisément, les essais cliniques nécessitent souvent de soumettre de nombreux documents et documents aux organismes de réglementation pour garantir une stricte conformité. La préparation de cette documentation nécessite beaucoup de temps et de ressources et nécessite souvent une collecte approfondie d’informations et une soumission dans un format spécifique. Avec l’IA, il existe une opportunité notable d’automatiser certains de ces processus, en utilisant la technologie pour résumer et synthétiser le texte, organiser les références et, finalement, emballer soigneusement la documentation afin qu’elle soit prête à être soumise.

Mathews décrit également comment Bayer envisage de transformer la radiologie en utilisant l’IA : la radiologie est une activité en pleine croissance et les procédures médicales et l’imagerie ont augmenté de manière significative. L’IA peut aider les radiologues à obtenir de meilleurs résultats, à découvrir des résultats plus précis et, à terme, à fournir de meilleurs soins aux patients. Désormais, grâce à ce partenariat élargi avec Google Cloud, Bayer a accès à la technologie, à l’expertise en soins de santé et aux modèles avancés pour faire de cette vision une réalité.

Et les aspirations de Bayer à innover en radiologie arrivent à point nommé, car ce domaine se positionne de plus en plus pour une collaboration avec l’IA. De nombreuses études de recherche ont montré l’immense potentiel à l’intersection de l’IA et de la radiologie ; En fait, juste au début de l’été, une étude importante a révélé que les algorithmes d’IA effectuaient mieux les prévisions radiologiques du cancer du sein que les modèles de risque standardisés.

Il ne fait aucun doute que le partenariat avec Google Clouds constituera un élément clé et une valeur ajoutée aux ambitions croissantes de Bayer dans ce domaine.

Shweta Maniar, directrice des solutions de santé et des sciences de la vie chez Google Cloud, explique que l’utilisation des TPU de Google Clouds pour l’informatique quantique constitue une étape extrêmement importante pour Bayer. Elle mentionne également que l’IA générative est une aubaine pour les sciences de la vie ; avec Vertex AI, il existe de nouvelles façons de comprendre les images, de permettre la documentation ambiante et de comprendre la parole dans une variété de langues. Avec la recherche Vertex AI, il est également possible de créer des chatbots personnalisés et de donner aux organisations une nouvelle façon d’interagir avec la génération de données et d’insights. Dans l’ensemble, cette technologie peut révolutionner les domaines des sciences de la vie et de la biotechnologie.

De manière congruente, elle explique également pensivement : Nous ne voulons pas précipiter ce processus. Les gens sont très enthousiasmés par l’IA générative, mais nous devons prendre les bonnes mesures pour développer cette technologie. Aussi lent et fastidieux que cela puisse être, nous nous efforçons de garder l’humain au courant et de développer cette technologie de manière sûre et durable. Elle décrit également comment une immense quantité de tests est effectuée en interne avant que Google Cloud ne propose la technologie aux clients et aux partenaires, soulignant ainsi l’engagement de l’entreprise en faveur d’un développement responsable et sûr.

En fin de compte, ce n’est qu’un début pour Bayer et pour son partenariat avec Google Cloud. En effet, avec les tests, le développement et le déploiement appropriés, les applications de cette technologie et la valeur qu’elle peut potentiellement ajouter à la vie des patients sont infinies.

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