Le pari de Google sur l'IA santé mise sur la portée, pas seulement sur la précision

Google a publié une vaste mise à jour de ses travaux sur l'IA dans la santé, mais les chiffres les plus révélateurs ne sont pas les scores des benchmarks. Ce sont les objectifs de dépistage : 6 millions de dépistages de la rétinopathie diabétique sans frais pour les patients en Inde et en Thaïlande, et 3 millions de dépistages gratuits pour la tuberculose, le cancer du poumon et le cancer du sein en Inde via Apollo Radiology International.

L'équipe de recherche de l'entreprise, dirigée par le vice-président Yossi Matias, met également en avant un nouveau système de co-scientifique IA basé sur Gemini 2.0. Il est conçu pour générer des hypothèses de recherche et a montré des résultats précoces dans le repositionnement de médicaments pour la leucémie myéloïde aiguë et la proposition de cibles thérapeutiques pour la fibrose hépatique.

Côté diagnostic, Med-Gemini a atteint 91,1 % aux questions d'examen médical américain et peut interpréter des scans 3D. Le système Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) est conçu pour le raisonnement diagnostique conversationnel : il pose des questions sur l'historique clinique et établit un diagnostic différentiel, y compris dans des domaines de sous-spécialité.

Mais la mise à jour accorde moins de temps à ces chiffres et plus à l'infrastructure de déploiement. Les Health AI Developer Foundations incluent des modèles à poids ouverts. L'Open Health Stack, un ensemble d'outils open source, a été déployé en Afrique, en Asie du Sud et en Asie du Sud-Est pour soutenir les agents de santé de première ligne.

Il existe également un modèle d'apprentissage automatique pour la cardiotocographie visant à prédire le bien-être fœtal dans des environnements aux ressources limitées. Et Google développe le Personal Health Large Language Model, une version affinée de Gemini qui interprète les données des capteurs portables pour donner des recommandations sur le sommeil et la forme physique.

Le fil conducteur est clair : Google n'essaie pas de vendre un seul produit d'IA aux hôpitaux. Il construit une pile que d'autres développeurs et systèmes de santé peuvent adopter, déployer et adapter. Les plus de 50 articles publiés en 2024 et les versions de modèles à poids ouverts en font partie : Google veut que l'écosystème fonctionne sur son infrastructure, pas seulement sur ses modèles.

Savoir si cela se traduit par de meilleurs résultats pour les patients à grande échelle reste une question ouverte. Les partenariats de dépistage sont ce qui se rapproche le plus d'un test. Mais la direction est indéniable : la portée d'abord, les benchmarks ensuite.