24h/24 et 6j/7 : Vous souhaitez rester informé ? Rejoignez les fils d'actualités sur Facebook Rejoignez notre page Facebook.

La professeur du MIT, Regina Barzilay d’Israël a remporté le « Squirrel AI Award for Artificial Intelligence » au profit de l’humanité et de l’Association pour l’avancement de l’intelligence artificielle. Il est accompagné d’un prix associé de 1 million de dollars.

La scientifique israélienne et professeur au Massachusetts Institute of Technology (MIT) recevra un prix d’un million de dollars pour son travail utilisant des modèles d’algorithmes d’apprentissage automatique pour développer des antibiotiques et d’autres produits pharmaceutiques et pour détecter et diagnostiquer le cancer du sein plus tôt que les approches cliniques existantes.

La professeure Regina Barzilay du Laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle du MIT (CSAIL) a été nommée cette année lauréate d’un premier prix d’IA décerné par la plus grande société d’IA au monde, l’Association pour l’avancement de l’intelligence artificielle (AAAI) basée à Palto Alto. L’organisation fait la promotion de la sensibilisation et de la recherche sur l’IA et honore les personnes dont le travail sur le terrain a un impact transformateur sur la société.

La professeure Barzilay a obtenu son BA et sa maîtrise à l’Université Ben-Gurion du Néguev, avant d’aller étudier pour son doctorat à l’Université Columbia et un post-doctorat à l’Université Cornell. Elle a rejoint la faculté du MIT en 2003 et occupe le poste de professeur Delta Electronics de génie électrique et d’informatique à l’université et membre du Koch Institute for Integrative Cancer Research.

Barzilay est également membre de l’ Institut du génie médical et des sciences du MIT et codirecteur de la faculté de la clinique Abdul Latif Jameel du MIT pour l’apprentissage automatique en santé .

«Seules les récompenses de renommée mondiale telles que le Turing et le Nobel portent des récompenses monétaires au niveau d’un million de dollars», a déclaré la présidente de l’AAAI, Yolanda Gil. «Ce prix vise à être unique en reconnaissant l’impact positif de l’intelligence artificielle sur l’humanité.»

«Grâce à ma propre expérience de vie, j’ai réalisé que nous pouvons créer une technologie qui peut alléger la souffrance humaine et changer notre compréhension des maladies», a déclaré Barzilay dans le communiqué de l’université. «Je me sens chanceuse d’avoir trouvé des collaborateurs qui partagent ma passion et qui m’ont aidé à réaliser cette vision.»

Le travail de Barzilay couvre un éventail de sujets en informatique et en traitement du langage naturel (PNL). À Columbia, sa thèse portait sur le développement de systèmes capables de résumer les actualités. Elle a ensuite développé un système capable de déchiffrer un langage mort et une technique de formation qui révélerait la base des décisions des systèmes d’apprentissage automatique.

Depuis 2014, date à laquelle elle a été diagnostiquée pour la première fois avec un cancer du sein, son travail s’est de plus en plus concentré sur les soins de santé. Et le résultat a été un modèle d’apprentissage en profondeur basé sur l’image qui peut prédire le cancer du sein jusqu’à cinq ans à l’avance, en utilisant une approche personnalisée. Le modèle a été formé sur les mammographies et les résultats connus de plus de 60 000 patients du Massachusetts General Hospital (MGH).

Barzilay dit qu’elle a été poussée à développer le système après s’être demandé pourquoi son cancer n’aurait pas pu être diagnostiqué plus tôt, a- t- elle déclaré à FRONTLINE l’année dernière.

«Plutôt que d’adopter une approche unique, nous pouvons personnaliser le dépistage en fonction du risque de développer un cancer pour une femme», a expliqué Barzilay l’année dernière, avant une publication majeure dans  Radiology expliquant le travail. «Par exemple, un médecin pourrait recommander qu’un groupe de femmes subisse une mammographie tous les deux ans, tandis qu’un autre groupe à risque plus élevé pourrait subir un dépistage IRM supplémentaire.»

Selon l’étude publiée dans Radiology, le modèle était significativement meilleur pour prédire le risque que les approches existantes et plaçait avec précision 31% de tous les patients cancéreux dans sa catégorie à risque le plus élevé, contre seulement 18% pour les modèles traditionnels, a rapporté le MIT News l’année dernière.

Le système, a déclaré Barzilay, pourrait à l’avenir permettre aux médecins de personnaliser les programmes de dépistage et de prévention au niveau individuel.

Dans le même temps, Barzilay a également travaillé sur le développement de modèles d’apprentissage automatique pour la découverte de médicaments. En collaboration avec des collègues, elle a aidé à créer des modèles de sélection de molécules candidates pour les thérapies qui ont été en mesure d’accélérer le développement de médicaments, et l’année dernière a aidé à découvrir un nouvel antibiotique appelé Halicine qui s’est avéré capable de tuer de nombreuses espèces d’antibiotiques pathogènes. -bactéries résistantes. 

Les chercheurs du MIT ont utilisé un algorithme d'apprentissage automatique pour identifier un médicament appelé halicine qui tue de nombreuses souches de bactéries.  L'halicine (rangée du haut) a empêché le développement d'une résistance aux antibiotiques chez E. coli, tandis que le ciproflo.  Photo: MIT CSAIL
Les chercheurs du MIT ont utilisé un algorithme d’apprentissage automatique pour identifier un médicament appelé halicine qui tue de nombreuses souches de bactéries. L’halicine (rangée du haut) a empêché le développement d’une résistance aux antibiotiques chez E. coli, tandis que le ciproflo. Photo: MIT CSAIL

 

«Regina [Barzilay] a été une pionnière dans le domaine de l’IA des soins de santé en posant les questions importantes sur la façon dont nous pouvons utiliser l’apprentissage automatique pour traiter et diagnostiquer les maladies», ont déclaré Daniela Rus, directrice de CSAIL and the Andrew (1956) et Erna Viterbi Professeur de génie électrique et d’informatique. «Elle a été à la fois une chercheuse brillante et une éducatrice dévouée, et nous tous au CSAIL sommes tellement inspirés par son travail et fiers de l’avoir comme collègue. 

[signoff]