Nvidia, des cartes graphiques à la santé numérique
Publié le mercredi 22 janvier 2025 à 18h11
Medtech Patient Pharma Recherche Medicament Interopérabilité GEN AIOn estime que 40 % des capacités des supercalculateurs sont consacrées à la simulation des sciences de la vie et à la compréhension approfondie de la biologie. Un des enjeux des graphismes est la vitesse de calcul, quand Nvidia s’est penché sur cette question, ils ont découvert que la majorité des applications nécessitant du calcul accéléré se trouvait dans le domaine de la santé.
Nvidia deuxième plus grosse entreprises mondiale et acteur majeur de la santé numérique
Nvidia, deuxième entreprise mondiale en termes de capitalisation boursière, est surtout connue pour son expertise en cartes graphiques. L’entreprise est également très active dans la santé numérique. Deux domaines, l’imagerie médicale et la simulation des dynamiques moléculaires, demandent de grandes capacités de calcul, spécialité de Nvidia, d’où la volonté de s’impliquer dans le domaine de la santé.
Les 3 piliers de la stratégie de Nvidia
Actuellement 3 projets de Nvidia dans la santé numérique se distinguent particulièrement :
Nvidia Inception
Nvidia Inception est un programme gratuit conçu pour aider les startups à grandir plus rapidement. Le programme donne notamment accès aux avantages suivants : Des cours gratuits du Nvdia deep learning institute, des crédits cloud gratuits, la participation à des évènements spéciaux ainsi que des relations facilitées avec des investisseurs. Près de 20 000 start-up participent à ce programme, dont 25 % dans la santé.
MONAI
MONAI (Medical Open Network for Artificial Intelligence), cofondée par NVIDIA et le King’s College de Londres, est un ensemble de cadres collaboratifs open-source et gratuits. Son objectif est d’accélérer la recherche et la collaboration clinique.
Monai est composé de 3 outils, MONAI Label, qui permet de faciliter l’annotation d’image grâce à l’IA, et d’entrainer un modèle d’IA grâce aux interactions des utilisateurs. MONAI CORE, une bibliothèque logicielle conçue pour aider les chercheurs et les développeurs à créer et entraîner des modèles d’intelligence artificielle (IA). Par exemple un outil pour modifier une image pour la rendre plus adaptée avant de les utiliser dans un modèle d’IA. MONAI Deploy qui a pour but d’aider à passer des recherches en IA médicale (souvent réalisées en laboratoire) à une utilisation concrète dans des hôpitaux ou des cliniques. Cela inclut tout le processus, depuis la conception des applications d’IA jusqu’à leur déploiement dans un environnement clinique réel.
La plateforme a 5 ans et a enregistré plus de 3,5 millions de téléchargements, 220 contributeurs du monde entier, des mentions dans plus de 3 000 publications, et est utilisé dans des produits cliniques.
Parmi les entreprises utilisant MONAI il y a notamment Siemens Healthineers dont les solution d’imagerie Syngo Carbon et syngo.via comptent 15 000 dispositifs installés, le Centre allemand de recherche sur le cancer (German Cancer Research Center) qui développe des indicateurs pour mesurer la performance de l’intelligence artificielle ainsi que des conseils d’utilisation, ou encore GSK pour la segmentation d’image (division d’images médicales en différentes zones ou structures, facilitant ainsi l’analyse)
Clara™
Clara est une suite de services logiciels conçue pour faciliter l’implémentation de solutions d’intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la santé. De très nombreuses entreprises dans différents secteurs de la santé numérique collabore avec Nvidia et utilise ses logiciels. Ci-joint une infographie de l’écosystème Clara.
Dans cette infographie Nvidia a classé ses activités dans la santé numérique en 5 catégories principales : imagerie médicale, dispositif médicaux (partie software des dispositifs médicaux), découverte de médicament, génomique, edge computing et capteurs. Elle a ensuite positionné les entreprises dans les catégories correspondantes, en fonction de leur utilisation des outils Clara™.
Pour chacune des catégories mentionnées il existe plusieurs “microservices”. Par exemple en découverte de médicaments il en existe une dizaine : Genmol qui permet de générer informatiquement des molécules à partir de fragments synthétisables, AlphaFold-3 Multimer qui prédit la structure 3D de deux protéines se liant l’une à l’autre, AlphaFold 2 qui prédit la structure 3D d’une protéine à partir de sa séquence d’acides aminés, DiffDock qui prédit la structure 3D de liaison d’une molécule à une protéine…etc.
On notera la présence d’Iktos dans l’infographie de Nvidia, une start-up française travaillant sur le développement de nouveaux traitements à l’aide de l’IA.
Nvidia développe également des outils graphiques pour les bots conversationnels, des modèles d’intégration de LLM, et de la compréhension de texte avec l’entreprise française Mistral AI.
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