AarogyaAI utilise l’IA et le ML sur AWS pour diagnostiquer avec précision la résistance aux antimicrobiens

Ses fondateurs connaissent bien le  rêve de la start-up. Basé sur une accumulation d’expériences de vie, de victoires, de défaites, de données, d’itérations et parfois de chance, ce rêve consiste à passer d’une « idée géniale » à la démonstration de ce qui est possible.

AarogyaAI est une start-up indienne spécialisée dans les soins de santé et les sciences de la vie. La directrice générale (PDG), Dr Praapti Jayaswa, raconte qu’elle est née du rêve « d’utiliser les recherches que ma cofondatrice et moi-même avons menées à l’université pour faire avancer les choses en matière de santé humaine ». La start-up utilise l’intelligence artificielle et le machine learning (IA et ML) pour diagnostiquer rapidement la résistance aux médicaments des patients causée par des agents pathogènes bactériens, fongiques et viraux. Cela permet aux professionnels de santé de prendre des décisions de traitement fondées sur les données et de prescrire des médicaments qui traitent efficacement et améliorent les résultats de santé des patients.

Praapti et sa cofondatrice, Avlokita Tiwari, directrice technique (CTO), se sont rencontrées en 2012 en faisant du covoiturage entre leur domicile et leur laboratoire du Translational Health Science and Technology Institute à Faridabad, en Inde. Praapti préparait son doctorat de recherche sur la tuberculose et Avlokita était une jeune chercheuse.

Elles se sont fréquentées en tant qu’amies jusqu’en 2019, lorsque Avlokita a confié à Praapti qu’elle cherchait du travail, ce à quoi cette dernière a répondu : « ne cherche pas du travail, rejoins-moi plutôt dans mon projet ». Avlokita a alors accepté sans hésiter.

C’est ainsi que l’entreprise AarogyaAI est née. Elle a fêté ses 4 ans en mai 2023 et compte aujourd’hui neuf partenariats cliniques et commerciaux. Elle gère six pipelines de maladies infectieuses sur le Cloud Amazon Web Services (AWS), ainsi qu’un référentiel de près de 20 000 génomes d’agents pathogènes.

Prouver ce qui est possible dans le domaine de la santé aujourd’hui

« Nous étions exaspérées de voir que des personnes mouraient de maladies curables. En 2018, la tuberculose était la maladie infectieuse la plus mortelle, alors qu’il existait 19 médicaments pour guérir cette infection bactérienne », explique Praapti. « Nous avons constaté que l’IA était utilisée pour enrichir les gens, mais pas pour améliorer la santé des personnes malades. »

Praapti et Avlokita ont décidé de changer cela en utilisant l’IA pour que le diagnostic précis de la résistance aux antimicrobiens soit accessible sur le lieu de soins. AarogyaAI permet aux professionnels de santé de saisir le séquençage génomique de l’échantillon du patient dans AAICare, une application basée sur AWS. Praapti et Avlokita pensent toutes deux que chacun peut et doit avoir accès à un traitement efficace. « Notre vision est de rendre la génomique accessible sur le lieu de soins. Le calcul sur AWS nous permet de faire avancer la prise de décisions thérapeutiques basée sur les données pour obtenir des résultats positifs à l’échelle de la population », explique Praapti.

AAICare identifie quantitativement et qualitativement tous les agents pathogènes présents, ainsi que la sensibilité aux médicaments de ces agents pathogènes. En outre, les modèles de ML d’AarogyaAI, qui s’appuient sur Amazon SageMaker, recherchent et prédisent les mutations qui contribuent à la résistance aux médicaments au sein de l’échantillon.

« La technologie a évolué au fil des décennies, mais elle est rarement utilisée dans la pratique clinique », explique Praapti. « Nous sommes en train de changer cela. »

AarogyaAI prouve que les soins de santé proactifs peuvent devenir aussi normaux que les soins réactifs qui sont couramment pratiqués aujourd’hui. « Nous démontrons que la génomique actuelle des agents pathogènes et des superbactéries peut prédire quelles seront les tendances futures », explique Praapti. « Lorsqu’un médicament sort sur le marché, c’est déjà 10 ans trop tard. Nous devons appliquer la technologie pour créer des médicaments de manière préventive, afin que lorsqu’un virus comme le SARS-CoV-2 fait des ravages à travers le monde (8 milliards de victimes), nous ne soyons pas à la merci de cette chose invisible. »

Pour comprendre biologiquement et scientifiquement les tendances évolutives des agents pathogènes, « la génomique intelligente est au cœur de notre travail, qui associe l’IA à la génomique », explique Avlokita. « Cela aide à prendre des décisions thérapeutiques aujourd’hui dans le but d’extraire des informations pertinentes sur l’évolution des agents pathogènes, orientant ainsi l’élaboration des politiques de santé publique en matière de préparation aux pandémies. »

Une start-up basée sur AWS

Praapti et Avlokita ont décidé de miser entièrement sur AWS pour créer une application de santé sécurisée, fiable et évolutive.

AarogyaAI utilise les services gérés d’AWS tels que SageMaker,  Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) et Elastic Load Balancing pour effectuer des tâches qui seraient autrement difficiles à configurer et à gérer pour les équipes d’ingénieurs. Cela permet à la start-up de se concentrer davantage sur le développement des fonctionnalités de son produit, plutôt que sur l’exploitation d’un centre de données technologique et les frais qui en découlent.

« Ce qu’il y a de mieux dans l’utilisation d’AWS, c’est la fluidité », explique Avlokita. « Découvrir les différentes fonctionnalités d’AWS et la manière dont elles peuvent nous aider à atteindre nos objectifs a été une expérience incroyablement enrichissante. Nous sommes très satisfaits d’AWS. »

Pour accélérer sa croissance, la start-up a intégré AWS ML Elevate, un programme en Inde qui aide les start-ups d’IA et de ML à présenter leurs innovations tout en fournissant un mentorat et un accès à des canaux de capital-risque (VC).

Formation et déploiement de modèles de machine learning

Les modèles de ML sont essentiels pour la capacité d’AarogyaAI à analyser avec précision les échantillons de patients et à prévoir les tendances futures. SageMaker est une solution d’IA et de ML qui aide l’équipe de science des données à créer, à entraîner et à affiner les modèles de ML tout en offrant un contrôle et une visibilité complets. « Nous nous appuyons sur SageMaker pour créer nos modèles d’IA et de ML et les déployer », explique Avlokita. AarogyaAI entraîne ses modèles SageMaker sur des jeux de données génomiques globaux et locaux disponibles à la fois publiquement et générés sur site, en gardant à l’esprit l’idée de traduire les recherches en applications réelles.

« Lorsque notre responsable produit a rejoint l’entreprise, il n’avait aucune expérience avec AWS. Il connaissait la science des données et les algorithmes d’IA et de ML, mais il ne savait pas comment utiliser AWS », ajoute Avlokita. « La solution SageMaker est tellement conviviale qu’il a pu se lancer directement et comprendre comment créer des solutions de ML. »

Les calculs pour les modèles de ML s’exécutent à l’aide d’Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), qui offre une capacité de calcul sécurisée et fiable à la demande. Pour le stockage d’objets, AarogyaAI utilise Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

Réduire les coûts liés au cloud pour les réinvestir dans l’activité

Pour aller plus loin dans le développement de ses produits, AarogyaAI souhaitait rendre ses algorithmes d’IA plus robustes et capables d’analyser davantage d’agents pathogènes. « Nous avons utilisé AWS pour mener des expériences de ML. C’était rapide et efficace », indique Avlokita. « Nous avons été très satisfaits des résultats. AWS nous a permis de tirer de ces expériences ce dont nous avions besoin et de comprendre comment adapter nos algorithmes pour inclure davantage d’agents pathogènes. »

Au fur et à mesure qu’AarogyaAI expérimentait et apprenait à développer son produit, la quantité de calcul utilisée augmentait et se répercutait sur sa facture AWS. Cependant, en tant que membre d’AWS Activate, un programme qui accompagne les start-ups dans la création et la mise à l’échelle, l’entreprise a pu reporter 100 000 USD de crédits AWS sur sa facture.

De plus, « les équipes AWS d’Inde et des États-Unis ont été très généreuses en nous informant des différents aspects de l’optimisation des coûts. Nous avons pu réduire notre facture de 38 % presque immédiatement », explique Avlokita. « Nous sommes très satisfaits de la manière dont AWS nous a aidés à gérer les coûts liés au cloud. Maintenant, nous pouvons continuer à créer. »

Perspectives d’avenir pour AarogyaAI et les soins de santé sur le cloud

Praapti et Avlokita sont convaincues que l’avenir des soins de santé plus équitables et efficaces est lié à la technologie. « Au premier plan, les soins de santé vont rapidement devenir plus axés sur la technologie », indique Avlokita. « Il est important pour nous de créer des produits dotés des fonctionnalités et de la capacité de mise à l’échelle nécessaires pour s’adapter aux nouvelles technologies au fur et à mesure qu’elles arrivent. »

Praapti conseille les entreprises qui créent à cette nouvelle intersection entre la santé et la technologie : « la chose la plus importante que je puisse dire aux autres fondateurs est la suivante : n’attendez pas. Lancez-vous directement et ne vous retournez pas. » Elle ajoute : « ce ne sera jamais le moment idéal pour contacter telle personne, envoyer tel e-mail, passer tel appel, lancer telle activité ou déposer tel brevet. Que vous preniez la bonne ou la mauvaise décision, vous en sortirez vainqueur. »

Pour la suite de son parcours, la start-up AarogyaAI prévoit de déployer son produit sur un marché plus large, en particulier aux États-Unis. « Nous bénéficions d’un soutien exceptionnel de la part d’AWS en Inde, à Singapour, en Asie-Pacifique et aux États-Unis », reconnaît Praapti. « Nous sommes impatients de commencer à co-commercialiser avec AWS. »

« En 2012, lorsque Avlokita et moi faisions du covoiturage pour nous rendre au laboratoire, nous parlions de nos rêves les plus fous, comme la disparition des essais cliniques grâce à la biologie computationnelle », raconte Praapti en riant. « Avec AarogyaAI et AWS, nos rêves les plus fous deviennent petit à petit réalité. »