AstraZeneca a fait le choix de transformer l’intelligence artificielle (IA) en outil opérationnel, au-delà des laboratoires et de la découverte de molécules. Plutôt que de se limiter à accélérer la R&D, le groupe a intégré l’IA dans les essais cliniques et dans des dispositifs de dépistage déployés au niveau national, illustrant ce qui peut se passer lorsque la technologie est mise au service des systèmes de santé.

Contexte et déploiements concrets

La stratégie d’AstraZeneca se distingue par une mise en œuvre à l’échelle. L’exemple le plus documenté concerne l’utilisation de l’outil qXR-LNMS, développé avec un partenaire technologique, pour le dépistage radiologique. Selon les données rapportées, plus de 660 000 personnes ont été examinées en Thaïlande depuis 2022 ; l’outil a affiché une valeur prédictive positive de 54,1 % et a détecté des lésions pulmonaires suspectes chez 8 % des cas. À la suite de ces résultats, le dispositif serait en cours d’extension à 887 hôpitaux, avec un financement national pluriannuel dépassant 415 millions de baht.

Parallèlement, AstraZeneca a intégré la génération de documents par IA au sein de ses opérations cliniques, réduit des tâches d’auteurization de protocoles et utilisé l’IA pour l’annotation 3D d’images médicales. L’entreprise mène aussi des expérimentations de groupes témoins « virtuels » construits à partir de dossiers de santé électroniques pour simuler des bras placebo, une approche qui vise à réduire le nombre de patients exposés à un traitement non actif.

Enjeux et différenciation vis‑à‑vis des concurrents

Plusieurs grands groupes pharmaceutiques misent sur l’IA, mais avec des priorités différentes. Certains concentrent leurs efforts sur la découverte accélérée de médicaments, l’usage de jumeaux computationnels ou la fusion entre diagnostic et pharmacie. AstraZeneca, lui, met l’accent sur l’impact immédiat pour les patients et la conformité réglementaire, en montrant des cas d’usage exploités au quotidien dans des systèmes de santé publics.

Des éléments rapportés indiquent également des partenariats technologiques précis et des gains opérationnels : l’usage de l’IA aurait permis de réduire le temps de rédaction de certains documents jusqu’à 85 % et d’accélérer l’annotation d’images volumineuses.

Impact sur le marché et implications pour les soins

Si l’IA est souvent présentée comme un levier pour raccourcir les cycles de développement pharmaceutique, l’approche d’AstraZeneca illustre un autre bénéfice : l’amélioration immédiate d’outils cliniques et de dépistage. Déployer des outils validés à grande échelle peut modifier les parcours de dépistage et orienter plus rapidement des patients vers des prises en charge adaptées.

Les effets attendus sont notamment :

  • une détection plus large et plus rapide de lésions suspectes grâce à l’automatisation des premières lectures ;
  • une optimisation du recrutement et de la conception d’essais cliniques par la génération automatisée de protocoles et l’utilisation de contrôles virtuels ;
  • une potentialité de réduction des délais administratifs et d’allègement des tâches répétitives pour les professionnels de santé.

Aspects réglementaires et limites éthiques

L’intégration de l’IA dans les soins soulève des défis réglementaires et éthiques. La validation clinique à grande échelle, la transparence des algorithmes et la sécurisation des données de santé sont des conditions nécessaires pour que ces systèmes puissent être adoptés durablement. Le recours à des groupes témoins virtuels change aussi la conception des essais et nécessite un cadre réglementaire adapté pour garantir la robustesse des résultats et la protection des patients.

Ce qui reste à confirmer : certaines dimensions demandent des vérifications complémentaires, notamment la généralisation des résultats observés en Thaïlande à d’autres contextes de soins, l’évaluation sur le long terme des bénéfices cliniques réels pour les patients, et l’acceptation réglementaire de méthodes comme les contrôles virtuels à l’échelle internationale. De même, les projections de valeur économique globale pour le secteur pharmaceutique associées à l’IA doivent être considérées comme hypothétiques.

À retenir

  • AstraZeneca a orienté l’IA vers des usages opérationnels et de dépistage, déployés à l’échelle nationale dans au moins un pays.
  • Le programme rapporté a permis le dépistage de centaines de milliers de personnes et des résultats cliniques préliminaires jugés significatifs par les promoteurs.
  • L’entreprise combine génération de documents, annotation d’imagerie et contrôles virtuels pour accélérer et améliorer les essais cliniques.
  • La montée en puissance de l’IA en santé impose des validations cliniques, une transparence algorithmique et des cadrages réglementaires clairs.
  • Plusieurs points restent à confirmer, notamment la transférabilité des résultats et l’impact clinique à long terme.

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