Une goutte de sang au bout du doigt, c'est comme une photo. Une seule, c'est un simple cliché, mais si on en prend des années durant, on obtient un film sur la santé. C'est exactement ce film qu'ont analysé les auteurs de l'étude : ils ont pris les résultats d'analyses de sang standard que des personnes ont effectuées à plusieurs reprises, et ont suivi l'évolution des indicateurs chez celles qui ont ensuite développé un cancer, une maladie cardiovasculaire ou une infection.
Résultat : chaque maladie laisse une « trace » caractéristique dans la dynamique sanguine. Par exemple, avant l'apparition d'une tumeur, certaines cellules commencent à croître plus vite, d'autres à chuter, et ce schéma se répète chez différents patients. L'apprentissage automatique reconnaît ces motifs même lorsque la personne se sent parfaitement en bonne santé. De plus, le signal principal provient des indicateurs de l'analyse de sang standard – ceux que l'on mesure dans n'importe quel laboratoire. Les tests biochimiques coûteux n'apportent que peu : leur contribution n'est notable que pour les maladies spécifiques pour lesquelles ils ont été conçus.
Cette approche ne nécessite ni nouveaux appareils ni procédures complexes. Il suffit de ne pas jeter les anciens résultats d'analyses – et l'algorithme pourra prévenir d'un danger des mois, voire des années avant les symptômes. C'est un pas vers une médecine qui n'attend pas la maladie, mais qui en voit l'approche dans des chiffres ordinaires.
Chez une même personne, le taux de plaquettes peut varier de 20% en une semaine sans aucune maladie – c'est pourquoi une analyse unique est souvent trompeuse, alors qu'une série de clichés montre la tendance réelle.