IA en santé : nouveaux biomarqueurs, candidats médicaments et adoption croissante

L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la santé a connu une croissance rapide, avec plus de 80 % des médecins américains déclarant utiliser l'IA dans leur travail en 2025 — soit plus du double du pourcentage de 2023 — selon une enquête de l'American Medical Association. Plus de 70 % des répondants estiment que l'IA peut contribuer à améliorer les soins de santé, principalement en rendant le système plus efficace et en réduisant l'épuisement professionnel. Parallèlement, de nouvelles recherches démontrent la capacité de l'IA à découvrir des biomarqueurs cachés de maladies et à accélérer la découverte de médicaments.

Des chercheurs de l'Université de Californie à Berkeley et d'institutions partenaires ont entraîné un modèle d'apprentissage profond à l'aide de plus de 440 000 électrocardiogrammes reliés aux registres nationaux de décès en Suède. Le modèle a découvert un biomarqueur jusqu'alors non reconnu dans les ECG de routine, identifiant des patients présentant un risque exceptionnellement élevé de mort subite d'origine cardiaque, dont beaucoup n'auraient pas été identifiés à l'aide des directives cliniques actuelles. En radiologie, des recherches récentes montrent que les systèmes d'IA peuvent détecter de subtiles métastases osseuses sur des tomodensitogrammes avec une précision comparable ou supérieure à celle de radiologues expérimentés, et peuvent améliorer les performances des radiologues lorsqu'ils sont utilisés comme outil d'assistance.

Dans la découverte de médicaments, Mindbeam AI a utilisé une combinaison d'IA générative, de modélisation computationnelle et de criblage virtuel pour concevoir et évaluer 24 nouveaux candidats médicaments ciblant le TRPV1, un récepteur impliqué dans la signalisation de la douleur. Trois composés principaux ont émergé avec un fort potentiel ; l'un d'eux présentait un équilibre favorable entre efficacité prédite, biodisponibilité et tolérabilité. Ces travaux visent à répondre au risque de toxicité hépatique associé à l'administration chronique de doses élevées d'acétaminophène, l'un des analgésiques en vente libre les plus utilisés. « Ce n'est que le début de ce qui est possible au-delà de l'acétaminophène », a déclaré le fondateur et PDG de Mindbeam AI.

L'IA est également intégrée à l'infrastructure des essais cliniques, où les préoccupations concernant l'équité persistent. Un commentaire dans Nature note que la sous-représentation des minorités raciales et ethniques, des femmes, des personnes âgées, des femmes enceintes et des populations socio-économiquement défavorisées dans les essais cliniques reste un problème chronique. Les préjudices documentés incluent un algorithme de gestion de la santé largement déployé qui utilisait les dépenses de santé comme indicateur du besoin, sous-prioritisant systématiquement les patients noirs, et une évaluation de neuf grands modèles de langage portant sur plus de 1,7 million de sorties qui a révélé des recommandations biaisées pour les cas étiquetés comme noirs, sans abri ou LGBTQIA+. La même analyse soutient qu'une IA correctement encadrée peut également réduire les disparités.

Le marché commercial reflète cette adoption rapide. Selon un rapport de Grand View Research, le marché mondial de l'IA dans la santé était estimé à 36,7 milliards USD en 2025, devrait passer de 50,7 milliards USD en 2026 à 505,6 milliards USD d'ici 2033, avec un taux de croissance annuel composé de 38,90 % au cours de la période de prévision.

Les dirigeants du secteur partagent cet optimisme. Plus de 80 % des dirigeants du secteur de la santé affirment que l'IA sera inestimable cette année dans diverses opérations du secteur, selon le rapport 2026 de Deloitte sur les perspectives des soins de santé aux États-Unis. L'IA aide déjà à la documentation de routine, à l'analyse des antécédents médicaux des patients, à l'amélioration des biopsies liquides pour le cancer du poumon ou les tumeurs cérébrales, à l'accélération des diagnostics par IRM, à la réduction des fausses alertes et à la prédiction du risque de maladie. Dans le même temps, les législateurs ont soulevé des préoccupations concernant la vie privée des patients et le risque que les systèmes pilotés par l'IA véhiculent ou aggravent des biais fondés sur la race et le genre ; des auditions au Sénat ont examiné l'intégration de l'IA dans les soins de santé.

Cependant, certaines recherches préliminaires suggèrent que l'utilisation de l'IA peut éroder la pensée critique, la créativité et le développement des compétences. Lors d'une expérience menée au MIT en 2025, l'activité cérébrale des participants a été réduite lorsqu'ils ont rédigé une dissertation avec l'aide de l'IA. Une autre étude analysant 370 000 dissertations d'admission à l'université a constaté qu'après l'avènement des chatbots d'IA générative, l'éventail des idées originales s'est rétréci. Les formateurs en médecine développent des méthodes pour intégrer l'IA tout en préservant la pensée critique, par exemple en demandant aux étudiants de critiquer les résultats de l'IA ou de résoudre des problèmes sans ordinateur portable.

L'IA permet également un traitement personnalisé au niveau individuel. Le PDG d'OpenAI a souligné un cas dans lequel une personne a utilisé ChatGPT et d'autres grands modèles de langage pour concevoir un vaccin à ARNm personnalisé pour son chien diagnostiqué avec un cancer. Le processus impliquait le séquençage génomique, l'identification d'une mutation du gène c-KIT, l'utilisation d'AlphaFold pour étudier le comportement des protéines et la découverte de néoantigènes pour la conception du vaccin. Le traitement final combinait le vaccin personnalisé avec un inhibiteur de tyrosine kinase et un inhibiteur de PD-1, le calendrier et les interactions étant optimisés à l'aide de l'IA. Le PDG a noté que des spécialistes humains restaient nécessaires à chaque étape.