AI et écosystème vaccinal. L’innovation vaccinale a depuis longtemps la façon dont… | par Manasi Ghogare | Mai 2025

Permet maintenant d’explorer comment l’IA est intégrée dans le cycle de vie du vaccin –

L’apprentissage automatique est de remodelage de la façon dont nous concevons les vaccins en analysant de grandes quantités de données biologiques – y compris les codes génétiques viraux, les formes de protéines et les modèles de la façon dont le système immunitaire réagit. Ces modèles / outils (par exemple DeepvacPred, Vaxign-ML) aident les scientifiques à identifier des parties spécifiques d’un virus, appelées épitopesqui sont les plus susceptibles de déclencher une forte réaction immunitaire. Une fois identifiés, les algorithmes classent ces fragments viraux en fonction de leur effectif immunogénicitéou simplement, leur capacité à générer une réponse protectrice. Cela aide les chercheurs à concentrer leurs efforts sur les cibles vaccinales les plus prometteuses.

Pendant la pandémie Covid-19, Moderna a utilisé l’apprentissage automatique pour affiner la conception de son vaccin ARNm, améliorant sa stabilité, à quel point il a produit des protéines virales et à quel point il a activé le système immunitaire.

L’IA fait une énorme différence au-delà du laboratoire, surtout en ce qui concerne le suivi des maladies au niveau mondial. Des outils tels que Bluedot et HealthMap scannaient diverses sources de données – reportages, schémas de vol, dossiers de santé électroniques – pour identifier les menaces émergentes pour la santé. Cette capacité prédictive aide les équipes de santé publique à agir plus rapidement – optimiser la distribution des vaccins, déploier stratégiquement les ressources de la santé et émettre des avertissements publics en temps opportun. Pour l’avenir, l’intégration de l’IA avec les données génomiques et de santé portable pourrait permettre des prévisions d’épidémie hyper localisées et même des alertes de risque individuel en temps réel.

La désinformation reste l’une des plus grandes menaces à l’absorption des vaccins. Bien que l’IA ne puisse pas résoudre ce défi seul, cela s’avère être un allié précieux. Les chatbots alimentés par AI fournissent désormais des informations de vaccination précises et culturellement sensibles dans les langues locales.

Coronaai, un chatbot basé sur la technologie DialogFlow de Google, a été développé dans une université publique au Brésil et mis à disposition sur WhatsApp.

Coronaai a été largement accessible par les utilisateurs à la recherche d’informations précieuses et mises à jour sur Covid-19, y compris la vérification de la véracité des éventuelles fausses nouvelles sur la propagation des cas, des décès, des symptômes, des tests et des protocoles, entre autres. (Lien de référence)

Les vaccins sont maintenant livrés par des drones dans des zones éloignées, guidées par des systèmes qui optimisent les itinéraires basés sur le terrain, la météo et l’urgence. Les modèles prédictifs aident les ministères à prévoir la demande au niveau micro – jusqu’aux districts et aux quartiers – permettant une distribution plus agile et équitable des vaccins dépendants de la chaîne du froid. Ceci est particulièrement critique dans les états fragiles ou les zones post-conflit, où l’infrastructure n’est pas fiable et le temps est de l’essence.

L’IA est de plus en plus intégrée dans les plateformes nationales – comme Vache – Permettre aux patients de planifier des rendez-vous, de trouver des centres à proximité et de recevoir des rappels de suivi dans leur langue et format préféré.

En cas d’urgence, les outils de triage alimentés par l’IA aident à hiérarchiser les individus à haut risque pour la vaccination en fonction de l’âge, des conditions préexistantes et des risques d’exposition – garantissant que la protection atteint ceux qui en ont le plus besoin, d’abord.

Les modèles d’IA analysent désormais les données des vêtements portables, des enquêtes mobiles et des dossiers de santé électroniques pour détecter les effets secondaires potentiels ou décroisser l’immunité en temps quasi réel. Les systèmes de pharmacovigilance améliorés fermement la boucle – identifiant les signaux de sécurité plus tôt, guidant les stratégies de booster et renforçant la confiance du public par la transparence.

Ces progrès ne sont pas sans défis. Les systèmes d’IA dépendent de données représentatives de haute qualité – mais de nombreux pays restent sous-représentés dans les ensembles de données de formation actuels. Les questions concernant la confidentialité des données, le consentement et le biais algorithmique sont particulièrement essentiels lorsque les décisions automatisées affectent la santé humaine. De plus, les processus réglementaires doivent évoluer. Un vaccin propulsé par l’IA peut être prêt en six mois, mais les voies d’approbation peuvent prendre des années.

Pour débloquer le plein potentiel de l’IA en vaccination, nous devons investir dans les modèles mondiaux d’équité de données, de collaboration transfrontalière et de gouvernance qui équilibrent la vitesse avec la sécurité.

La convergence de l’IA, de la génomique et de la santé publique nous donne les outils pour imaginer un écosystème de vaccins radicalement amélioré – celui qui est:

• Plus rapide en développement
• Plus intelligent dans la distribution
• Plus inclusif dans la communication
• Et profondément humain dans le design

Ces résultats ne sont pas garantis. Ils seront construits – délibérément – par le biais de partenariats multidisciplinaires, de cadres éthiques et d’un accent implacable sur l’équité.