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Jun 01, 2023

Faire progresser la médecine de précision avec un logiciel grec

La prochaine fois que vous savourerez un plat délicieux, prenez une photo, non pas pour la partager sur les réseaux sociaux mais pour la saisir dans une application qui vous donnera immédiatement des détails sur les valeurs caloriques et nutritionnelles du repas.

La prochaine fois que vous savourerez un plat délicieux, prenez une photo, non pas pour la partager sur les réseaux sociaux mais pour la saisir dans une application qui vous donnera immédiatement des détails sur la composition calorique et nutritionnelle du repas.

Ce scénario n’est pas hypothétique ; il illustre plutôt l’une des innombrables utilisations offertes par une plateforme cloud innovante appelée Precious.

Développé par le Département de science et d'ingénierie des matériaux de l'Université d'Ioannina, sous la supervision du professeur de génie biomédical, le Dr Dimitris Fotiadis, Precious offre un domaine de perspectives fascinantes.

Il équipe entre autres les hôpitaux et les scientifiques de logiciels de stockage et d’analyse des données médicales.

"Il y a deux ans et demi, nous avons obtenu un financement via le programme du cadre financier pluriannuel grec, qui nous a permis d'acquérir en novembre dernier un supercalculateur permettant des simulations et le développement de systèmes d'intelligence artificielle", a déclaré Fotiadis, qui dirige un laboratoire de 70 chercheurs. , raconte Kathimerini.

Ce supercalculateur dispose de 86 000 processeurs parallèles – notez qu’un ordinateur portable standard peut avoir quatre cœurs, alors que ce système en possède 86 000.

« Simultanément, nous avons développé une suite d'outils logiciels qui facilitent diverses applications, notamment le stockage, le traitement, l'optimisation et le partage de données de nombreuses informations médicales telles que les résultats d'imagerie, les tests de laboratoire et les consultations », précise Fotiadis.

Essentiellement, cette nouvelle plateforme fournit des outils indispensables pour faire progresser la « médecine de précision », un projet médical ambitieux visant à adapter les traitements à chaque patient.

"Sur la base des profils génétiques et des résultats cliniques, nous pouvons diagnostiquer une maladie, pronostiquer l'évolution de la maladie et prescrire des thérapies personnalisées", explique le professeur. "Des modèles de prédiction seront également créés."

Precious possède des capacités multiformes. Il peut simuler des procédures médicales grâce au jumelage numérique, discerner les stades de sommeil chez les individus, identifier les régions cancéreuses par mammographie et bien plus encore. Cette infrastructure naissante apparaît ainsi comme un compagnon fidèle pour les chercheurs de diverses disciplines médicales et biotechnologiques, accélérant et affinant leurs études.

Les patients, via Precious, peuvent-ils recevoir des diagnostics de différents médecins grâce au partage de données ?

«Cela pourrait être réalisé avec des systèmes beaucoup plus simples dont nous disposons déjà», explique le professeur. "Precious présente des applications plus complexes qu'un simple dossier médical numérique."

L'objectif consiste désormais à conclure des accords de coopération entre l'Université de Ioannina et les établissements médicaux du pays. Bien entendu, l’utilisation de données personnelles sensibles dépendra du consentement de toutes les parties prenantes, dans le respect du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD).

« Lorsque l’intégration des données médicales des agences participantes deviendra une réalité, elle amplifiera considérablement la puissance statistique des études scientifiques, car nous disposerons de davantage de données épidémiologiques. Ceci est particulièrement important pour les maladies pour lesquelles la recherche n'a pas encore suffisamment progressé, malgré leur impact sur une partie croissante de la population – notamment divers types de cancer, les maladies cardiovasculaires, les maladies auto-immunes, etc. », explique Fotiadis.

« Precious vise à combler le fossé de l'infrastructure médicale moderne, en exploitant une technologie d'apprentissage automatique de pointe pour interconnecter et analyser un vaste volume de données provenant de divers centres médicaux et cliniques », dit-il.

«Cet effort bénéficiera non seulement au progrès scientifique, mais également au bien-être des patients eux-mêmes.»

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