Alors que les débats se poursuivent sur le potentiel de l'IA dans le secteur de la santé, des start-ups comme Triomics, basée à San Francisco, adoptent cette technologie avec un fort soutien des investisseurs en capital-risque. Triomics, dédiée à l'amélioration des soins du cancer grâce à l'IA générative, a levé 15 millions de dollars auprès de Lightspeed, Nexus Venture Partners, General Catalyst et Y Combinator.
Fondée par d'anciens chercheurs du MIT et d'Adobe, Sarim Khan et Hrituraj Singh, Triomics a développé une suite de modèles de langage de grande taille (LLMs) connus sous le nom d'OncoLLM. Ces modèles rationalisent les flux de travail complexes en oncologie, permettant au personnel médical de déterminer plus efficacement les traitements adaptés aux patients.
Triomics s'attaque à un enjeu majeur : la prévalence croissante du cancer, qui devrait atteindre 35 millions de nouveaux cas d'ici 2050, soit une augmentation de 77 % par rapport aux 20 millions de cas en 2022. Cette hausse exerce une pression supplémentaire sur les centres de soins en oncologie, d'autant plus que la main-d'œuvre dans le secteur de la santé diminue.
Actuellement, de nombreux infirmiers et professionnels de la santé consacrent une grande partie de leur temps à examiner manuellement les dossiers des patients pour identifier les données pertinentes pour les parcours de soins ou l'éligibilité aux essais cliniques. Ce processus, qui inclut l'analyse de notes non structurées et de rapports d'examen, entraîne souvent des retards dans les soins et les opportunités de traitement.
Triomics vise à résoudre ce problème avec son OncoLLM axé sur l'oncologie, qui peut être ajusté avec des ensembles de données internes pour un déploiement optimisé dans les milieux cliniques.
« OncoLLM se compose de différents modèles conçus pour des tâches spécifiques, y compris des récupérateurs et des générateurs. Certains sont développés de zéro, tandis que d'autres sont affinés à partir de modèles open source de pointe. Nous personnalisons nos modèles pour chaque partenaire de santé, en utilisant leurs données propriétaires et en tirant parti de l'apprentissage par renforcement pour une précision améliorée », a expliqué Khan.
Une fois ajustés à une institution, ces modèles sont intégrés aux solutions logicielles de Triomics, qui interagissent avec les systèmes de dossiers de santé électroniques (DSE) pour rationaliser des flux de travail spécifiques. L'entreprise propose actuellement deux produits : Harmony, qui organise les données pour les besoins d'enregistrement et de recherche, et Prism, qui pré-sélectionne les patients en oncologie pour les essais cliniques pertinents. Cette intégration réduit le temps nécessaire pour l'examen des dossiers des patients de plusieurs jours ou semaines à quelques minutes seulement.
Lors d'essais menés au Medical College of Wisconsin Cancer Center, l'offre de Triomics a surpassé de plus grands LLM open source et propriétaires en matière de correspondance patients-essais, rivalisant avec l'expertise de professionnels médicaux qualifiés et de GPT-4, malgré sa taille plus petite et son coût bien inférieur. L'entreprise a également développé une variante avancée d'OncoLLM, atteignant une précision supérieure à celle de GPT-4 et d'experts médicaux.
Avec ce financement récent, Triomics ambitionne de renforcer son équipe et d'élargir sa portée, ayant déjà établi des partenariats avec plusieurs centres médicaux académiques et prévoyant d'intégrer plus d'une douzaine d'institutions d'ici la fin de l'année. La stratégie de tarification pour la solution basée sur OncoLLM est personnalisée en fonction des besoins de chaque client.
« Nous collaborons actuellement avec environ six centres médicaux académiques et nous attendons à ce que ce nombre atteigne des chiffres à deux chiffres d'ici l'été. Nous élargissons également notre portée aux grandes pratiques d'oncologie communautaire pour avoir un impact positif sur un plus grand nombre de patients », a déclaré Khan.
Bien que d'autres solutions existent pour la correspondance patients-essais, Triomics se distingue grâce à son logiciel alimenté par OncoLLM, spécialisé en oncologie et reposant entièrement sur l'IA générative, sans adapter des technologies anciennes. Cette approche vise à offrir l'évolutivité et un retour sur investissement significatif que le secteur de la santé exige.
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