La santé des femmes est importante pour nous tous, quel que soit notre sexe.

Dans toutes les économies - en développement, émergentes et avancées - investir dans la santé des femmes peut réduire les coûts des soins de santé et mieux utiliser les services de santé existants au profit de tous les membres de la société.

Historiquement, la plupart des recherches sur la santé ont été menées sur des hommes ou, plus récemment, sans aucune considération des différences fondées sur le sexe. Dans certains cas, cela a entraîné des médicaments moins efficaces pour les femmes et un diagnostic erroné des problèmes de santé graves des femmes tels que les crises cardiaques, car leurs symptômes peuvent différer de ceux des hommes. Il est temps d'adopter une approche radicalement différente de la santé des femmes.

Femtech n'est pas une niche - la moitié du monde est une femme!

Femtech englobe actuellement tout, des suiveurs de règles aux tests génétiques qui indiquent la probabilité d'endométriose et d'autres troubles de la fertilité. Mon entreprise Presagen se concentre sur l'application intelligence artificielle (AI) à la santé des femmes. Notre premier produit, Life Whisperer, améliore la sélection d'embryons dans la FIV d'au moins 25% et, ce faisant, contribue à réduire le nombre de cycles nécessaires pour parvenir à une grossesse. Nous travaillons également sur d'autres produits d'IA dans le fertilité ainsi que l'identification et le traitement précoces des cancers féminins, tels que le cancer du sein, de l'ovaire et du col de l'utérus.

Sachant que certaines maladies se présentent différemment chez les femmes (les maladies cardiaques en sont un exemple évident) ou sont plus répandues chez les femmes, comme la maladie d'Alzheimer, les possibilités d'avancées en femtech sont importantes.

Une bonne IA femtech est formée sur des données mondialement diverses

Nous sommes à une époque où l'application de l'IA à la recherche médicale et aux dossiers des patients existants a le potentiel d'améliorer considérablement la médecine préventive et diagnostique et d'identifier pour la première fois les protocoles de traitement optimaux pour chaque patient.

Cependant, tout comme la formation de l'IA sur un ensemble de données totalement ou fortement biaisé vers le sexe masculin continuera le modèle de résultats moins bons pour les femmes, la formation sur les données des femmes d'une clinique, ou même d'un pays, se traduira par une moins produit fiable. Les données étant biaisées par la démographie, elles n'auront de pertinence que pour des patients équivalents.

Chez Presagen, nous travaillons en collaboration avec et pour les cliniques du monde entier. En nous procurant des données diversifiées à l'échelle mondiale, nous éliminons le biais associé aux cliniques individuelles, qu'il soit lié à la démographie des patients ou à l'environnement clinique. Cela signifie que notre modèle d'IA basé sur ces données peut être généralisé à d'autres cliniques et aboutir à des outils cliniques robustes qui profitent à toute l'humanité.

Si vous souhaitez collaborer sur nos derniers projets ou en savoir plus sur notre travail, visitez presagen.com