Biostate AI et Narayana Health lancent le plus grand jeu de données cardiaques indiens pour prévenir les attaques cardiaques avant qu’elles n’arrivent
Biostate AI, entreprise pionnière en diagnostics moléculaires alimentés par l’intelligence artificielle, a annoncé le lancement d’un partenariat stratégique entre sa filiale indienne, Bayosthiti AI, et Narayana Health, l’un des plus grands réseaux mondiaux de soins cardiaques. Cette collaboration vise à créer la plus grande base de données cardiaques indiennes spécifiquement conçue pour l’IA, avec un échantillonnage de 12 000 patients. L’objectif : développer des modèles d’intelligence artificielle capables de prédire les maladies cardiovasculaires chez les populations sud-asiatiques, qui présentent un risque accru de maladies du cœur à un âge plus jeune, mais sont souvent diagnostiquées avec des outils calibrés sur des données occidentales. Ce projet répond à un défi majeur de santé publique : l’« écart de données » dans les algorithmes de risque cardiovasculaire, presque tous fondés sur des cohortes européennes ou américaines. Or, les populations sud-asiatiques, notamment en Inde, développent des maladies coronariennes 5 à 10 ans plus tôt, avec des profils génétiques et moléculaires distincts. Cette disparité entraîne des diagnostics tardifs, des détections en stade avancé et des décès évitables. En s’appuyant sur les données moléculaires de 12 000 patients du Narayana Institute of Cardiac Sciences à Bengaluru, le projet vise à construire une médecine de précision adaptée à la biologie indienne. La technologie clé repose sur le système BIRT™ (Barcode-Integrated Reverse Transcription) breveté de Biostate AI, qui permet de séquencer des profils d’ARN complets à coût réduit en traitant simultanément plusieurs échantillons. Cette innovation rend la médecine moléculaire à grande échelle économiquement viable pour la première fois. Parallèlement, Narayana Health apporte son expertise clinique et son infrastructure, avec plus de 60 000 interventions cardiaques par an, permettant une validation rigoureuse des modèles d’IA sur des résultats réels. Contrairement aux méthodes traditionnelles basées sur l’imagerie ou les marqueurs protéiques, la séquence d’ARN capture les changements biologiques précoces, avant que des dommages structurels ne soient visibles. Les modèles d’IA générative de Biostate AI apprennent à reconnaître ces signaux moléculaires précurseurs, identifiant les patients à haut risque jusqu’à 2 à 3 ans avant les diagnostics classiques, avec une précision équivalente aux procédures invasives. Selon Dr. David Zhang, PDG de Biostate AI, « construire des outils de médecine de précision pour l’Inde en premier, c’est non seulement pénétrer un marché, mais redéfinir l’avenir de la santé mondiale ». Dr. P.M. Uthappa, directeur médical du groupe Narayana Health, souligne que cette collaboration permet de passer de la gestion des maladies à leur prévention. Une détection précoce ouvre une fenêtre d’intervention où les changements de mode de vie, les traitements ciblés ou les médicaments peuvent réellement prévenir une crise cardiaque. Le projet repose sur une approche inspirée des modèles de langage : comme l’IA apprend à comprendre les langues à partir de milliards de textes, elle apprend ici à décrypter les « conversations moléculaires » à partir de millions d’expressions d’ARN. Le protocole en trois phases permet une amélioration continue des modèles. Les résultats pourraient mener à un test sanguin de dépistage à grande échelle, déployable dans le système de santé indien et au-delà. Pour Kutapa Muthanna, CEO de Bayosthiti AI, ce n’est pas seulement une question de combler un écart, mais de construire une médecine proactive, personnalisée, conçue par des Indiens pour les Indiens. Ce partenariat illustre la stratégie de Biostate AI : fusionner technologies moléculaires de pointe, intelligence artificielle et échelle clinique pour résoudre des défis de santé persistants. En s’implantant en Inde, la société positionne son écosystème pour une innovation scalable, à la fois locale et globale.
