Epic lance Comet, une intelligence médicale entraînée sur 100 milliards d’événements cliniques
Dès février 2026, les chercheurs membres du réseau Cosmos pourront tester Comet, un nouvel outil d’intelligence médicale d’Epic conçu pour simuler les trajectoires de santé des patients et anticiper des événements tels que réadmissions, complications ou durée d’hospitalisation.
Un modèle prédictif entraîné sur 100 milliards d’événements médicaux
Comet s’appuie sur Epic Cosmos, plateforme sécurisée de données de santé dé-identifiées. Entraîné sur plus de 100 milliards d’événements médicaux, le modèle exploite des séquences temporelles issues de diagnostics, examens biologiques, prescriptions ou séjours hospitaliers. Inspiré des modèles de langage, il génère plusieurs trajectoires plausibles de l’évolution clinique d’un patient afin d’éclairer les décisions médicales.
Testé sur 78 situations cliniques, Comet a surpassé les modèles prédictifs spécialisés dans la majorité des cas. Les premières applications concernent la prédiction du risque d’athérosclérose (ASCVD), de cancers comme le pancréas, de réadmission à 30 jours ou d’allongement de séjour. Ces perspectives doivent permettre aux soignants de planifier plus finement les parcours de soins.
Un outil anticipatif pour admissions, retours à domicile et suivi chronique
L’outil fonctionne entièrement au sein de Cosmos, sous des standards stricts de sécurité, confidentialité et conformité. Chaque intégration dans un flux de travail clinique fera l’objet d’une évaluation dédiée pour s’assurer de sa pertinence. Le modèle sera progressivement enrichi de nouveaux types de données, pour l’évolution des pratiques médicales.
Comet vise à rendre la planification des soins plus anticipative que réactive : orienter les admissions en urgence, décider d’un retour à domicile, répartir les ressources ou adapter le suivi de pathologies chroniques. Epic et ses partenaires de recherche, dont Yale et Microsoft (via une publication sur arXiv), y voient un changement structurel dans l’aide à la décision clinique.