Watson et l’art du possible en santé 6 novembre 2014 Yvan Foster Directeur développement des affaires Santé et Sciences de la vie IBM Canada

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1 Watson et l’art du possible en santé 6 novembre 2014 Yvan Foster Directeur développement des affaires Santé et Sciences de la vie IBM Canada yfoster@ca.ibm.com

2 Soins de santé mobiles Les termes « soins de santé mobiles» sont utilisés pour désigner la pratique de la médecine et la santé publique appuyée par les appareils mobiles (Wikipédia). Lorsque Marty Cooper a inventé le téléphone cellulaire en 1973, il n’aurait jamais rêvé ou imaginé qu’il y en aurait plus de six millions d’ici 2012 et que cette plateforme aurait en bout de ligne un impact majeur sur l’avenir de la santé et de la médecine. (E. Topol, 2012)

3 Surveillance à distance

4 « Quantified Self »

5 5 exaoctets de données numériques ont été créés jusqu’en 2003 (1 exaocotet = 10 exposant 18 octets) En 2011, le même montant de données a été créé en deux jours. En 2014, il faut seulement dix minutes pour le créer (le magazine Fortune).

6 © 2014 International Business Machines Corporation 6 Données structurées=informatiques de programmation

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8 La méga information: comment gérer la connaissance?

9 © 2014 International Business Machines Corporation 9 Nous devons faire 3 constats 1.La quantité d’information sur le patient est très volumineuse et continuera d’augmenter 2.La quantité de documentation médicale augmente de façon exponentielle mais notre capacité à l’exploiter est limitée 3.80% de l’information est en format non structuré

10 Tabulating Systems Era Programmable Systems Era Cognitive Systems Era © 2014 International Business Machines Corporation 10 Watson est le début d'une nouvelle ère de l'informatique Ère des tabulateurs 1900 Ère de programmation 1950 Ère des systèmes cognitifs 2011 Watson

11 11 Les systèmes cognitifs représentent une extension de notre pensée Systèmes programmables Systèmes cognitifs Sources de données traditionnelles Suivre des règles pré-définies (les programmes) Fournir le même résultat à tous les utilisateurs Sont formés non pas programmés Apprend et s’améliorer en se basant sur l'expérience Interprète les données sensorielles et non- traditionnelles Communique avec chacun de nous en tant qu'individus Est une extension de notre propre pensée

12 Au cours de la dernière décennie, le principale inconnu était le traitement du langage naturel. Mais ce n’était pas nouveau pour IBM. C’était l’objectif de nos investissements dans Watson.

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14 Évaluation des réponses Modèles Réponses en toute confiance Interrogation Sources de preuves Modèles Recherche principale Génération des réponses pour les candidats Génération des hypothèses Évaluation des hypothèses et des preuves Fusion et évaluation finales en toute confiance Synthèse Sources de réponses Analyse des interrogations et/ou sujets Extraction des preuves Évaluation poussée de la preuve Les modèles assimilés aident à combiner et à évaluer les preuves Génération des hypothèses Évaluation des hypothèses et des preuves Décomposition des interrogations Watson est un système massivement parallèle 1 2 3

15 Watson est passé du statut de Startup à celui de division © 2014 International Business Machines Corporation 15 1 MM$ investissement: division Watson 100M$ pour le Watson Ecosystem Silicone Alley à New York

16 16 Les capacités et l’intelligence de Watson prennent de l’expansion Explore Raisonne Visualize Comprend le langage naturel Génère et évalue les hypothèses S’adapte et apprend © 2014 International Business Machines Corporation 16

17 Watson solutions for healthcare and life sciences Améliorer l’engagement Productivité pour R&D Améliorer les résultats Engagement Advisor Pour transformer l’expérience entre médecins et patients Paths Raisonnements clinique pour l’enseignement médical Oncology Création de plan de traitement individuel Utilization Management pour rationaliser et automatiser les autorisations et garantir le respect des lignes directrices Discovery Advisor Permet aux chercheurs de développer de nouvelles connaissances sur les relations entre les gènes, les protéines, les voies, les phénotypes et maladies EMR Advisor pour identifier les attributs essentiels d'un cas de patients et fournir des résumés faciles à consommer Clinical Trial Matching afin d'optimiser la sélection des patients et le recrutement pour les essais cliniques © 2014 International Business Machines Corporation 17

18 Watson Oncology assiste les oncologues pour trouver les meilleurs traitements ou programme d’essaies cliniques Une femme de 61 ans qui a déjà eu une mastectomie est ici pour discuter d’option de traitement pour un carcinome ductal de 4.2 cm, grade 2 Priorization des options de traitement + Profile d’évidences Le Cas Critères Inclusion / exclusion Co morbiditées Contre indications Facteurs de risk FDA Traitements favorisés par MSK Litérature spécialisée- études, rapports,opinions provenants d’ouvrages ou journaux spécialisés, etc Évidences Watson Oncology Attributs clés Options de traitement Évidences de support Extraction des attributs clés 1 Utiliser ces attributs pour accéder aux options de traitement tel que déterminé par la consultation des lignes directrices NCCN 2 Algorithmes analytiques de Watson permet de hiérarchiser les options de traitement basées sur les meilleures preuves. 4 Guidelines © 2014 International Business Machines Corporation 18 Recherche d’évidences dans le corpus d’information pour appuyer les scénarios 3

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20 Watson Discovery Advisor –Life Science DP longitudinal Rapports lab, imagerie, patho, etc Commentaires patient Données génomiques Papiers scientifiques Livres Guidelines Capital intellectuel Roche ConnaissancesDonnées WDA – LS Découvertes précliniques plus précises et plus rapides Nouvelle génération d'hypothèses et « drug repurposing » Identification des cohortes appropriées

21 Problème Pas de moyen facile de rechercher les critères d'admissibilité au point de service pour trouver les patients compatibles aux essais cliniques Solution: Identifier tous les attributs cliniques pertinent nécessaires pour effectuer des recherches dans les essais cliniques Vérifier instantanément l'admissibilité du patient Fournir une liste ordonnée d'essais cliniques pertinents avec le degré de correspondance Fournir des critères (inclusion / exclusion) évaluation basée sur le attributs du patient en fonction des critères cliniques Watson découvre rapidement les meilleurs patients pour les essais cliniques IBM Watson Clinical Trial Matching © 2014 International Business Machines Corporation 1 Medscape 21

22 Watson identifie des médicaments applicables à la malaria ”drug repurposing” Problème: Processus intensif pour identifier les traitements potentiellement plus efficaces Capacité limitée à évaluer l'activité des concurrents et de comprendre les possibilités de l'espace blanc Value of Watson: À l’aide de modèles analytiques et l’accès aux connaissances sur la malaria, les gènes, protéines et voies métaboliques,denouveaux traitements ont été identifiées à partir demédicaments approuvés à d'autres fins 22 IBM Watson Discovery Advisor enabling © 2014 International Business Machines Corporation

23 Problème 100,000 nouveaux articles sur le cancer par année dont 5,000 sur P53 Processus intensif pour établir des liens entre les recherche Les chercheurs sont biaisés par leur spécialité Valeur de Watson: Extrait l’information et déduit par inférence les relations chimiques et biologiques Génère des hypothèses et suggère de nouvelles approches pour étudier P53 Recherche dans la litérature scientifique pour trouver de nouveaux liens Watson accélère la recherche sur le cancer grâce à la compréhension du langage scientifique pour identifier l’activité des protéines kinases sur P53 © 2014 International Business Machines Corporation 23 IBM Watson Discovery Advisor

24 EMR Assistant Watson génère et regroupe les problèmes en fonction de la pertinence clinique. Watson classe les découvertes par catégorie. Watson regroupe les médications en fonction de la pertinence Clinique.

25 Identification des modèles dans le séquençage du génome et des données médicales pour débloquer de nouvelles connaissances. IBM Watson Genomic Analytics Problème: Incapacité de se prononcer de manière précise et exhaustive sur les résultats de séquençage génomique. Solution: Analyse de cas spécifique pour identifier les mutations, l'expression des gènes, l'hétérogénéité tumorale, etc.. Identifier les options de la drogue, fournir preuve rapide récupération et patient analyse du profil moléculaire. Réduire l’écart entre le séquençage et la médecine personnalisée © 2014 International Business Machines Corporation 25 http://www.research.ibm.com/articles/genomics.shtml

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27 © 2014 International Business Machines Corporation 27

28 © 2014 International Business Machines Corporation 28 Qu’est-ce que le Watson Ecosystem? L'écosystème de Watson autorise le développement d'applications « Powered by IBM Watson ». Nos partenaires constituent un ensemble d'organisations qui partagent une vision pour l'avenir de leur industrie par l'entremise de la puissance de l'informatique cognitive.

29 © 2014 International Business Machines Corporation Étendre l'expérience cognitive aux masses 29 Watson Developer Cloud Watson Content Store Watson Talent Hub ++ Outils et API donnant accès aux développeurs à de la formation libre-service, environnements développement et test pour leur application cognitive. Rassemble des sources de connaissance gratuites ou payantes, y compris les connaissances générales et du contenu propre à l'industrie afin de pouvoir propulser les applications « Powered by Watson » Assiste les développeurs en offrant des services de linguistique, traitement du langage naturel, « machine learning » et analytique Innovateurs enregistrés en 60 jours 1000+ Investissement 100M$ experts 500+

30 Cours Watson de niveau universitaire IBM a collaboré avec 10 universités dont l’université de Toronto pour qu’elles développent des cours sur l’informatique cognitive et la solution Watson © 2014 International Business Machines Corporation 30

31 Watson vous invite à joindre l’ère de l’informatique cognitive © 2014 International Business Machines Corporation 31