((Traduction automatisée par Reuters à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'IA générative, veuillez vous référer à l'avertissement suivant: https://bit.ly/rtrsauto))
Le groupe technologique chinois Huawei prévoit d'étendre sa coopération en matière d'IA avec des laboratoires pharmaceutiques locaux au développement de médicaments et à la pratique clinique, a déclaré un haut responsable.
Cette initiative souligne les ambitions de Huawei de s’implanter sur le marché en pleine croissance de la découverte de médicaments grâce à l’IA, où les laboratoires pharmaceutiques investissent dans des outils de modélisation et des laboratoires automatisés afin de raccourcir les délais de développement et d’améliorer leur efficacité. « À mesure que nous approfondissons nos recherches sur l’IA dans le domaine médical, nous verrons se multiplier les collaborations et les résultats concrets avec les laboratoires pharmaceutiques, de la fabrication des médicaments à la mise en œuvre clinique, puis à la mise en œuvre finale », a déclaré mercredi à Reuters William Zhang, président de la division santé de Huawei .
Il a précisé que Huawei entretenait déjà des collaborations dans le domaine de la pratique clinique en milieu hospitalier et qu’elle explorait d’autres opportunités, sans donner plus de détails.
Les projets concernent actuellement principalement des laboratoires pharmaceutiques nationaux, a-t-il précisé. Le géant américain des puces électroniques Nvidia NVDA.O a conclu des partenariats liés à l’IA avec des laboratoires pharmaceutiques tels qu’Eli Lilly LLY.N et Novo Nordisk
NOVOb.CO , alors que les entreprises technologiques cherchent à tirer parti de la demande croissante en matière de recherche pharmaceutique alimentée par l’IA. Huawei propose des outils pour le criblage de composés médicamenteux potentiellement viables, en complément de ses puces Ascend et Kunpeng.
En mai, Huawei a déclaré qu’un projet impliquant la société publique Guangzhou Pharmaceutical Holdings constituait la première validation en production du secteur de modèles de recherche pharmaceutique basés sur l’IA développés en interne et adaptés à ses technologies Ascend et Kunpeng. Selon les prévisions du secteur, le recours à l’apprentissage automatique pour optimiser la découverte de cibles, concevoir des molécules et rationaliser la planification des essais cliniques pourrait réduire de moitié les délais et les coûts liés aux premières phases de développement d’ici trois à cinq ans, comme l’a déjà rapporté Reuters .
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