Zelda MARIET
(Co-fondatrice, VP of Research)
- La biologie du corps humain, et les données médicales qui y correspondent, sont extraordinairement complexes. Les conséquences de cette complexité sont facilement observables sur le long terme (e.g., coûts et temps nécessaires pour le développement de nouveaux médicaments). Mais afin de développer des IAs appliquées au domaine médical, il faut également pouvoir mesurer si les IAs capturent cette même complexité sur le plus court terme.
- Certains benchmarks récents, tels que HEST, ont été introduits pour capturer la complexité du lien entre les différentes *échelles* de la biologie. Discussion des performances de différents modèles de fondation sur ce benchmark, y compris la performance de H-Optimus-1, le nouveau modèle d’histopathologie de Bioptimus.
- La state-of-the-art performance de H-Optimus-1 permet de débloquer plusieurs cas d’usages pour l’IA pour la santé que nous décrirons. Mais soyons encore plus ambitieux : quels sont les cas d’usage qui restent au dehors de notre portée, et quelles sont les pistes qui peuvent nous y mener ? Présentation de la thèse de Bioptimus : il manque aujourd’hui encore la capacité à connecter les différentes échelles de la biologie en une seule IA.
- Conclusion: présentation de M-Optimus-1, le modèle multi-échelle en développement à Bioptimus: choix des modalités supportées, fonctionnalités, et teaser sur les applications qui seront débloquées.