Brendan Smith :
Bienvenue à Insights de TD Cowen. Ce balado réunit des penseurs de premier plan qui offrent leur éclairage et leurs réflexions sur ce qui façonne notre monde. Soyez des nôtres pour cette conversation avec les esprits les plus influents de nos secteurs mondiaux.
Joshua Buchalter :
Bonjour, je m’appelle Josh Buchalter et je suis analyste du secteur des semi-conducteurs pour TD Cowen. C’est vraiment un plaisir de participer à notre 45e conférence annuelle sur les soins de santé de TD Cowen aujourd’hui avec Brendan Smith, qui parlera des instruments des sciences de la vie, des diagnostics et de la biotechnologie. Et surtout, Kimberly Powell, vice-présidente, Soins de santé, NVIDIA. Kimberly, merci de vous joindre à nous.
Kimberly Powell :
Merci de m’avoir invitée, Josh.
Joshua Buchalter :
Pour commencer la discussion, je suppose que vous travaillez pour une société de technologies, et moi je suis analyste du secteur des semi-conducteurs. Qu’est-ce qu’on fait ici? De façon générale, comment NVIDIA soutient-elle le marché des soins de santé, en particulier dans les trois secteurs verticaux que vous avez décrits : la chirurgie numérique, la biologie numérique et la santé numérique?
Kimberly Powell :
Oui. Eh bien, ça a été un parcours fou. NVIDIA travaille sur ce qu’on appelle l’informatique accélérée depuis plus de 20 ans. On construit des ordinateurs qui résolvent des problèmes que les ordinateurs ordinaires ne peuvent pas. En fait, quand on a inventé l’informatique accélérée, les toutes premières applications étaient dans le secteur des soins de santé. C’est parti de l’imagerie médicale et de la reconstruction d’image par tomodensitométrie pour réduire le dosage, rendre le processus plus sûr pour les enfants, ou elle était utilisée pour la dynamique moléculaire pour comprendre comment les médicaments et la biologie interagissent. Certaines de ces applications ont été les premières de notre plateforme.
Et nous voici aujourd’hui, 20 ans plus tard, avec l’une des percées qui ont fait naître l’informatique accélérée, et qui est, bien sûr, l’intelligence artificielle. L’intelligence artificielle est propre au domaine. Si vous voulez vraiment en profiter, il faut qu’elle soit personnalisée. Elle doit être conçue en fonction de ce domaine. On croit, et je pense que beaucoup de gens croient, que les soins de santé seront l’un des secteurs les plus importants pour l’intelligence artificielle. Et notre travail consiste donc à la rendre plus accessible en tant qu’entreprise de plateformes informatiques? Et on est ancrés dans trois secteurs verticaux très importants qui en disent long sur ce qui se passe dans le secteur des soins de santé. Il n’en demeure pas moins que l’imagerie et la robotique chirurgicale sont la toute première partie du parcours du patient.
Quand on ne se sent pas bien, le premier soin qu’on reçoit généralement, c’est une sorte d’imagerie. Comment vous assurez-vous qu’on peut tout comprendre et voir tout ce qui se passe dans cette imagerie? Et ensuite, quand vous allez en thérapie, comment peut-on la rendre plus précise et avoir de meilleurs résultats pour les patients? On travaille donc avec tout un écosystème comprenant GE Healthcare, Siemens et le secteur de la chirurgie robotisée pour lui permettre d’en profiter. On appelle ça des appareils numériques, qui aident vraiment à tirer parti de ces incroyables technologies de capteurs qui nous permettent de voir à l’intérieur du corps ou d’avoir des mouvements réguliers à l’intérieur du corps, mais maintenant, on les combine avec l’intelligence artificielle.
Un autre secteur très intéressant est celui de la biologie numérique. On pourrait aussi parler de découverte de médicaments. Chaque année, 300 milliards de dollars sont consacrés à la découverte de médicaments et à la recherche et au développement. Mais on fait encore face à d’énormes défis, avec un taux d’échec d’environ 90 % lorsqu’on est en clinique avec des médicaments. On a vraiment besoin de tirer parti des technologies d’intelligence artificielle pour vraiment générer de nouvelles idées dans le secteur des soins de santé. On a donc créé une plateforme appelée BioNeMo qui tire exactement parti des techniques pour les grands modèles de langage qu’on utilise dans le langage, mais qui les rend propres au domaine et qui peuvent être appliquées à la biologie et à la découverte de médicaments.
Pensez-y, les grands modèles de langage comme ChatGPT et ces modèles de base sont fondés sur une séquence. Ce sont des modèles de séquence sur le langage humain. Eh bien, la biologie est en fait une séquence, n’est-ce pas? Votre génome est une séquence de trois milliards de caractères. On peut utiliser des modèles et on doit utiliser ces modèles d’IA pour vraiment extraire la compréhension de la biologie, parce que ce n’est vraiment pas conçu pour qu’un être humain puisse la comprendre. C’est une grande révolution en matière d’IA et de découverte de médicaments.
Le troisième domaine qui nous enthousiasme le plus, et dont on entend beaucoup parler, c’est celui de la santé numérique. Depuis un certain temps, depuis 20 ans, on numérise les renseignements sur les soins de santé dans nos dossiers de santé électroniques et ailleurs, mais souvent, ils ne sont pas aussi accessibles ou efficaces. Aujourd’hui, le monde dépense 10 000 milliards de dollars en soins de santé, dont plus de 30 % en main-d’œuvre. C’est dans les laboratoires, dans l’infrastructure. Et si on doit répondre à la demande croissante de services de soins de santé avec une offre malheureusement faible et une offre de professionnels de la santé qui s’épuise, l’IA doit être la réponse. Avec les agents intelligents et tout ce qui a pu être construit, on va vraiment voir ça comme des services de soins de santé numériques pour rehausser le parcours des patients, améliorer l’engagement des patients, augmenter la capacité des infirmières à accomplir des tâches, ou la capacité des cliniciens à faire n’importe quel type de travail administratif. On va pouvoir s’en occuper avec les agents. Ce sont donc les trois domaines qui m’enthousiasment le plus.
Joshua Buchalter :
Oui, et je voulais peut-être juste parler un peu en détail du volet sur la découverte de médicaments de cette conversation. À ce stade-ci, quels sont, selon vous, les domaines qui pourraient être les moins bien compris ou les moins appréciés en ce qui a trait à l’application de l’IA et aux progrès réalisés aujourd’hui?
Kimberly Powell :
Oui, la découverte de médicaments est une science; ils appellent ça « découverte » parce qu’elle nécessite beaucoup d’expérimentation. Elle nécessite une grande compréhension scientifique. Je pense que l’industrie commence tout juste à se rendre compte que tout ce travail de laboratoire incroyable, ce travail expérimental qu’elle fait, ces données qu’elle génère, que la pensée scientifique peut en fait être intégrée aux modèles d’IA. Et elle peut codifier toutes les données qu’elle génère. C’est essentiellement sa propriété intellectuelle. Elle peut codifier son IP, elle peut maintenant codifier son processus scientifique dans ces modèles d’IA. Et il y a un nouveau terme dans le secteur qui est appelé l’approche « lab-in-the-loop », où on peut maintenant utiliser l’IA et les méthodes d’IA générative pour générer de nouvelles entités chimiques auxquelles les humains n’auraient peut-être jamais pensé.
Parmi les 60 produits chimiques potentiels, il y en a 10 qui pourraient constituer un traitement. Parmi les 120 protéines potentielles, ou environ, il y en a 10 qui pourraient constituer un traitement. Alors, que se passe-t-il si vous pouvez générer des choses qu’on n’a jamais vues auparavant, que la nature n’a jamais créées auparavant, mais que vous pouvez ensuite utiliser des méthodes d’IA pour non seulement générer l’idée, mais aussi la prédire pour les caractéristiques appropriées dont vous avez besoin? Vous ne voulez pas que ce soit toxique ou quelque chose comme ça. Ensuite, vous pouvez l’optimiser pour sa capacité de synthèse, sa faisabilité. Vous pouvez ensuite aller au laboratoire. Cette idée de l’approche « lab-in-the-loop », de tout codifier et de faire ça dans ce cercle restreint, on voit vraiment ce qu’on appelle un énorme coup de pouce dans la productivité de la recherche et du développement. Je pense que le secteur va continuer de reconnaître que ses incroyables prouesses scientifiques et de laboratoire peuvent vraiment atteindre un tout nouveau niveau de compréhension et de réutilisabilité lorsqu’il peut les représenter dans un ordinateur au moyen de ces nouvelles méthodes d’intelligence artificielle.
Joshua Buchalter :
Oui. Alors, en regardant vers l’avenir, qu’est-ce que vous pensez que ça va prendre pour vraiment rallier même certains des plus grands sceptiques par rapport à l’IA? Selon vous, qu’est-ce qui pourrait être un moment décisif potentiel? Est-ce la première fois qu’un médicament développé de cette façon est approuvé par l’IA? À quoi ça ressemble pour l’avenir?
Kimberly Powell :
Oui, je pense que ce sera incroyablement utile. On a beaucoup d’excellentes sociétés : Insilico Medicine, Recursion et d’autres qui en sont aux dernières étapes cliniques pour des médicaments découverts par l’IA. Elles ont en quelque sorte retravaillé tout leur parcours et vous voyez que les processus de recherche et de développement qui prenaient auparavant de trois à cinq ans se sont raccourcis à des mois. Elles peuvent les compter en mois maintenant. 18 mois, parfois 10 mois pour se rendre en phase clinique. Je crois donc que lorsqu’un de ces médicaments sera approuvé par la FDA, ce sera un moment décisif.
J’aime y penser comme un moment de Tesla dans le secteur automobile et avoir ce sentiment que l’approche « lab-in-the-loop » est la seule façon de pouvoir, lorsqu’on génère ces données, les intégrer dans un cerveau qui nous permet de travailler vraiment vite et de fabriquer de meilleurs médicaments avec les caractéristiques dont on a besoin et qui sont davantage axés sur la biologie. Et donc je pense que ce sera un moment décisif. Et les investisseurs recherchent parfois cette solution magique, mais je pense que la productivité de la recherche et du développement est vraiment sous-estimée. On est capable de passer en revue des idées sur une période donnée. C’est comme, rappelez-vous quand... Eh bien, vous ne vous en souvenez peut-être pas, et moi non plus, mais le fait de pouvoir aller de Boston à San Francisco en six heures change tout votre comportement. Le même phénomène va se produire maintenant en recherche et développement, lorsque vous pouvez passer d’une idée à quelque chose qui a fait ses preuves en laboratoire et qui est codifié dans un modèle pour la phase clinique. Ça va être vraiment transformationnel.
Joshua Buchalter :
Quoi qu’il en soit, NVIDIA a été un catalyseur et un facteur de perturbation clé dans plusieurs secteurs. Qu’est-ce qui vous enthousiasme le plus au cours des 5 à 10 prochaines années, alors qu’on pense à un secteur des soins de santé qui s’accélère grâce à l’IA?
Kimberly Powell :
Oui, ça m’enthousiasme vraiment beaucoup. Une chose qui m’enthousiasme vraiment immédiatement, à très court terme, c’est ce que j’appelle les agents de santé numériques. On travaille avec des entreprises phénoménales. Abridge est une entreprise qui a fait une application de documentation clinique. Donc, au lieu que votre médecin doive regarder un ordinateur pendant que vous avez une conversation, l’application transcrit toute cette conversation. Elle la résume parfaitement pour le médecin. La conversation peut être versée directement dans le dossier de santé électronique, ce qui permet au médecin de gagner deux heures chaque jour. Pourtant, l’expérience du patient a complètement changé. Je vis déjà ça dans le bureau de mon médecin. C’est à ce moment-là que vous savez que les choses changent et que, en tant que patient, vous commencez à ressentir certaines de ces technologies.
Je pense que cette année 2025 sera une année de percée des agents de santé numériques, ce qui va faciliter de nouvelles expériences pour les patients, et éviter beaucoup d’épuisements professionnels, que le fardeau administratif de notre système de soins de santé impose à nos incroyables équipes de services de soins de santé qui sauvent des vies. Selon moi, c’est dans un avenir très rapproché. À mon avis, à moyen terme, il va se passer deux choses. On vient de parler de l’IA et de l’approche « lab-in-the-loop » pour la découverte de médicaments, et on en a besoin non seulement parce qu’on a besoin de plus de médicaments, mais aussi parce qu’on continue de créer encore plus de plateformes thérapeutiques, comme la thérapie cellulaire et génique. Il y a tellement d’autres façons potentielles d’administrer des médicaments aux humains qu’on doit générer beaucoup plus d’idées. Je pense que l’approche « lab-in-the-loop » va vraiment améliorer les tirs au but, si vous voulez, étant donné qu’on a parlé un peu de hockey, mais aussi améliorer énormément ce qui se rend en phase clinique.
L’autre aspect qui m’enthousiasme vraiment, c’est qu’on va assister à une révolution de la robotique en soins de santé. L’un des aspects sur lesquels NVIDIA travaille vraiment fort, c’est qu’on est à l’ère des agents intelligents, et la prochaine vague de l’IA est ce qu’on appelle l’IA physique. Et ce type d’IA ne comprend pas seulement le monde numérique, elle comprend le monde physique. Et le secteur des soins de santé est très physique. L’hôpital est un lieu physique. Les appareils médicaux ou la robotique chirurgicale sont des instruments numériques. Même nous, les humains, sommes physiques. On est régis par les lois de la physique. Vous allez donc voir toute une série de nouvelles solutions robotiques en soins de santé où tout l’hôpital va être un robot. Dans un avenir pas trop lointain, il va y avoir des robots de prestation de services. Comment peut-on atténuer la charge de travail d’une infirmière qui pourrait prendre soin d’un patient, qui n’aurait pas à livrer des draps ou un repas, ce qui serait plutôt effectué par un robot de prestation de services, ou comment peut-on avoir d’autres robots d’assistance à l’hôpital?
Il va y avoir de nombreux types de robots qui seront déployés dans un hôpital. Ils doivent eux-mêmes avoir des jumeaux numériques. Ils doivent être en mesure de tester et de valider les robots qui sont déployés. De plus, comme l’humanité a bénéficié d’un type de chirurgie peu invasive, un domaine très important qui a été mis de l’avant avec des sociétés comme Intuitive Surgical, comment peut-on élargir cette portée en intégrant plus d’IA à ces plateformes chirurgicales afin que les pays qui n’avaient pas autrement de chirurgiens spécialisés puissent être guidés par l’IA? Vous ne pouvez enseigner l’IA pour la chirurgie que dans un environnement virtuel. Vous ne pourriez tout simplement jamais effectuer suffisamment de chirurgies pour utiliser ces données de formation pour former les chirurgiens. Il faut donc créer cette plateforme virtuelle qui comprend et respecte les lois de la physique, et qui comprend l’environnement physique propre au domaine des humains et de l’environnement hospitalier. Je suis donc très enthousiaste à l’idée des prochaines années dans une révolution robotique dans le secteur des soins de santé, et j’espère voir des robots la prochaine fois que je devrai me faire opérer.
Joshua Buchalter :
Eh bien, Kimberly, à TD Cowen, nous sommes enthousiasmés par le monde des soins de santé que vous décrivez, et nous encourageons votre réussite. Ce sur quoi vous travaillez, c’est un domaine important. Alors merci, et merci de vous être jointe à nous.
Kimberly Powell :
Merci beaucoup pour l’occasion! C’est très apprécié.
Brendan Smith :
Merci d’avoir été des nôtres. Ne manquez pas le prochain épisode du balado Insights de TD Cowen.
