Demain, un ordinateur inspiré de notre cerveau ? L’IA permettra de gérer ce nombre considérable de données en fournissant des classifications ou des ontologies de description des éléments cliniques des patients. Les prothèses intelligentes visent quant à elles à réparer, voire augmenter le corps humain : membres ou organes artificiels (bras, cochlée, cœur, sphincter…), simulateur cardiaque, etc. Pour progresser dans cette voie les chercheurs essaient de comprendre le comportement des neurones et de leurs connexions, afin d’être en mesure de mimer le cerveau. L’intelligence artificielle a besoin de l’intelligence collective. Pour des systèmes d’aide à la décision fondés sur des algorithmes d’apprentissage, le respect de cette conformité n’est pas évident. Si certains projets demandent du temps pour être opérationnels d’autres ont déjà permis aux biologistes et autres médecins d’y voir un peu plus clair dans ce flux continu d’information et de réaction difficile à suivre. La robotique est un sous-domaine spécifique de l’IA. Le plateau d’imagerie médicale de l’Hôpital du Creusot se modernise et s’est équipé depuis le 1er octobre 2020, d’un dispositif d’Intelligence Artificielle en imagerie ostéo-articulaire. On espère de cette façon pouvoir mieux identifier des facteurs de risques, personnaliser les traitements et en vérifier l’efficacité, prédire les épidémies ou améliorer la pharmacovigilance. En attendant elle contribuera à mieux comprendre le fonctionnement de cet organe et à mieux appréhender les causes de certaines maladies d’origine cérébrale comme Alzheimer, Parkinson ou la maladie de Charcot. C’est l’objectif qui motive la participation de l’Union européenne, dans le cadre de son initiative phare Technologies futures et émergentes, au Human brain project. L’intelligence artificielle va-t-elle bouleverser la profession médicale ? Les challenges comme Data 4 Development, Epidemium ou encore DREAM by Sage sont en plein essor. On est encore très loin du compte. La plateforme d’intelligence artificielle iBiopsy aide déjà la Pitié-Salpêtrière à traiter les pathologies. Les approches numériques s’apparentent en revanche à une boîte noire, incapable de justifier ses décisions : nul ne sait ce que fait l’algorithme. Les auteurs appellent maintenant les réseaux sociaux à se saisir de leur recherche pour prédire les épidémies et améliorer le système global de détection. | EpiRheum.com Si vous êtes, vous aussi, intéressés, intrigués ou même ennuyés par IA, n'hésitez pas à partager vos remarques et commentaires pour fructifier le débat. C’est pourquoi des chercheurs travaillent actuellement sur la manière de décrire ces raisonnements "en classes explicites", afin de mettre en avant les décisions les plus importantes. Ainsi, une personne hospitalisée pour un problème respiratoire sera traitée pour ce problème sans nécessairement faire mention du cancer qui l’affecte par ailleurs. L’approche la plus ancienne s’appuie sur l’idée que nous raisonnons en appliquant des règles logiques (déduction, classification, hiérarchisation…). L'intelligence artificielle comme outil d'aide médicale. Intelligence Artificielle en Imagerie Médicale – Enjeux et Adoption. July 1, 2020 1.52pm EDT Matthias Brunn , Université de Montpellier , William Genieys , Sciences Po C’est un moment fort, mais néanmoins, ce n’est au fo… L'intelligence artificielle est un nouveau défit pour les radiologues. 30-40 L’intelligence artificielle, as du diagnostic médical Chronique. Vous êtes désormais inscrits. Elle permet aujourd’hui d’améliorer la précision des gestes ou d’opérer à distance. Cette technique a vraiment eu des conséquences importantes puisqu’à l'aide d'approches similaires, une équipe de l’Hopital Necker a réussi à démontrer un lien entre la prise d’inhibiteurs calciques et la baisse de mortalité chez les patients atteints de la Covid. Les robots d’assistance aux personnes, âgées ou fragiles par exemple, représentent un troisième secteur très médiatisé et en fort développement. Dans le domaine médical, les biais principaux sont dus à la surreprésentation d’une catégorie de personnes, comme les personnes âgées ou des patients d’origine géographique particulière. Auteur : Zeljko Loncaric, ingénieur marketing chez Congatec L’imagerie médicale a fait d’immenses progrès ces dernières années. Il sera alors possible de personnaliser les soins et d’améliorer leur taux de réussite, notamment, dans un premier temps, pour les cancers, les maladies rares et le diabète. Et le travail de recherche sur le corpus d’articles scientifiques continue. Les chercheurs développent pour cela des approches et techniques multiples, du traitement des langues et de la construction d’ontologies, à la fouille de données et à l’apprentissage automatique. Ces algorithmes peuvent être très performants mais nécessitent encore beaucoup de recherches avant de pouvoir être utilisés de façon fiable. Le séminaire de Lyon n'est qu'une première étape. Les algorithmes d’apprentissage non supervisé (sans apprentissage préalable sur des échantillons) suscitent des espoirs dans ce domaine : ils permettent en effet de recouper rapidement un très grand nombre de données afin d’établir des structures cachées et de déterminer des catégories d’intérêt pour la tâche visée. En effet, à cause de la mauvaise interopérabilité des systèmes de stockage des données, certains cas positifs étaient difficilement intégrables dans les bases de données. Cette méthode, née avec le connexionnisme et les réseaux de neurones artificiels dans les années 1980, se développe aujourd’hui grâce à l’augmentation de puissance des ordinateurs et à l’accumulation des gigantesques quantités de données, le fameux big data. Marie-Laure Théodule. C’est pourquoi on les a baptisés « systèmes experts ». Mais même dans ce cas, le nombre de micro-raisonnements effectués par la machine est tel qu’il n’est pas pensable de tous les afficher. Cette base stocke toutes les prescriptions de médicaments, la description des maladies et les actes hospitaliers. Les textes, qu’ils soient publiés sur les réseaux sociaux, dans les revues scientifiques ou dans les comptes-rendus de diagnostic peuvent être une mine d’or d’information mais leur abondance et la complexité de la langue rendent difficile leur analyse. Il laisse le patient à ses interrogations et ses angoisses. Par exemple, en 2010, les chercheurs du LIMICS ont participé à la conception d’un logiciel de traitement automatique des langues dans le cadre du projet Lerudi (pour Lecture rapide en urgence du dossier informatique du patient). Sujet d’actualité, l’intelligence artificielle excite les utilisateurs, intéresse les fabricants, donne espoir aux patients, mobilise des missions gouvernementales et fait vendre du papier. Il peut être amené à endosser une décision qui n’est pas la sienne et découvrir après coup que la machine s’est trompée. Ainsi, dans le projet Lerudi cité plus haut, la construction d’ontologies (IA symbolique) est faite à partir d’algorithmes numériques de fouille de texte. Cet article pour tenter d’y voir plus clair, avant d’affronterd’accompagner les changements. ... Ils appartiennent globalement à ce qu’on appelle l’intelligence artificielle (IA), dont les applications dépassent bien entendu largement le cadre de la médecine. Le système réduit la relation au médecin à un acte technique. La question se pose avec acuité devant les progrès constants de l’imagerie médicale, capable de dénicher une aiguille dans une botte de foin, et avec l’arrivée d’algorithmes d’in telligence artificielle (IA) d’une productivité stupéfiante. En revanche, fait plus étonnant, l’imagerie médicale est présente dans ce tableau. Un algorithme informatique au service des ophtalmologues, Elaboration et validation de l’iBox, le premier outil universel de prédiction du risque de perte de rein greffé basé sur l’intelligence artificielle, L’intelligence artificielle facilite l’évaluation de la toxicité des substances chimiques : le cas du bisphénol S, Une intelligence artificielle permet de prédire la réponse thérapeutique des patients atteints d’un cancer du rectum avancé traités par radiochimiothérapie préopératoire, Prédire la réponse à l’immunothérapie grâce à l’intelligence artificielle, Un programme informatique capable de détecter et d’identifier automatiquement des lésions cérébrales, L’Intelligence Artificielle au service de la recherche médicale : l’Inserm et Owkin s’associent, Dassault Systèmes et l’Inserm annoncent la signature d’un accord pour analyser la complexité des maladies et accélérer la recherche clinique, Un cerveau « simplifié » permet au robot iCub d’apprendre le langage, Big data en santé - dossier d’information, Chirurgie assistée par ordinateur - dossier d’information, L’intelligence artificielle progresse – à lire sur le site Histoire de l’Inserm, Intelligence artificielle et robotisation, – ressources proposées dans le cadre des Etats généraux de la bioéthique (2018), Donner un sens à l'intelligence artificielle (IA), – rapport de la mission Villani (mars 2018), Médecins et patients dans le monde des data, des algorithmes et de l’intelligence artificielle, – livre blanc du Conseil national de l’Ordre des médecins, Ethique de la recherche en apprentissage machine, - rapport de la Commission de réflexion sur l’éthique de la recherche en sciences et technologies du numérique d’Allistene (novembre 2014). La médecine prédictive. Les médecins consacrent de plus en plus de temps à la documentation médicale. Cette technique permet d’éviter la compréhension du fonctionnement de ce qu’on veut modéliser au prix d’un nombre très élevé de données d’entraînement. min, Dossier réalisé en collaboration avec Jean Charlet, AP-HP et Laboratoire d'informatique médicale et ingénierie des connaissances pour la e-santé (LIMICS, unité 1142 Inserm/Sorbonne Université/Université Paris 13), Paris. Ainsi, au lieu de donner une alerte chaque fois qu’une contre-indication se présente, les nouvelles interfaces posent en amont des questions sur le patient, afin de réduire le nombre d’alertes et, ainsi, la tendance du médecin à débrancher une machine "importune". Le développement des algorithmes d'apprentissage automatique, la prolifération des données numériques et biométriques, l'accélération de la puissance de calcul et les progrès dans le domaine médical et biologique concourent d'ailleurs à cette révolution. Une assistante qui change de literie ou installe une infusion pourrait bientôt devenir un souvenir. Ce champ de recherche mobilise de nombreuses disciplines, de l’informatique aux sciences cognitives en passant par les mathématiques, sans oublier les connaissances spécialisées des domaines auxquels on souhaite l’appliquer. Pour comprendre les enjeux liés à l’IA, revenons rapidement sur sa définition. Autre exemple, l'interprétation d'images médicales pédiatrique est d'une importance majeure pour le diagnostic, le suivi des patients ou encore la préparation d'une intervention chirurgicale. Elle soulève de nombreux problèmes éthiques, portant notamment sur la protection de la vie privée et des données personnelles, mais aussi sur les conséquences d’un brouillage de la frontière humain-robot. Intelligence Artificielle et Nutrition Dr. Georges Brillet, Centre de néphrologie de Châteauroux, Châteauroux. Contrairement aux applications médicales basées sur des méthodes de programmat… L’intelligence artificielle faible va mettre en œuvre toutes les technologies à sa disposition pour essayer de rendre le service attendu par l’utilisateur. Certains voient dans les applications médicales de l’IA la possibilité de remplacer le médecin, que ce soit pour pallier les déserts médicaux ou bien pour filtrer les patients et les orienter. Elle vise à augmenter l’autonomie des machines en les dotant de capacités perceptuelles, décisionnelles et d’action. Covid-19 : Comment l’intelligence artificielle peut aider à trier l’information médicale. L’IA est en plein essor et de nombreuses voies de recherche sont explorées pour améliorer les performances techniques de ces systèmes, mais aussi leur adéquation aux pratiques médicales visées. Aide au diagnostic, choix du traitement le plus adapté et autres prouesses, l’intelligence artificielle s’impose depuis plusieurs années dans le domaine médicale et n’a de cesse d’étonner. Et c’est vrai, l’IA commence à arriver dans le médical : des startup sont prêtes à disrupter tous azimuts et les gros fabricants de dispositifs médicaux s’associent avec les gros spécialistes de l’intelligence artificielle. L’enrichissement continu de la base de cas permet de faire évoluer les propositions du système pour l'aide à la prise en charge thérapeutique des patientes. Sociétés françaises et internationales actives dans le secteur de l’imagerie médicale ont choisi d’embarquer l’intelligence artificielle. L’intelligence artificielle est née dans les années 1950 avec l’objectif de faire produire des tâches humaines par des machines mimant l’activité du cerveau. Ils ne cherchent plus à remplacer le médecin, mais à l’épauler dans un raisonnement fondé sur les connaissances médicales de sa spécialité. Ils bénéficient de meilleurs modèles de raisonnement ainsi que de meilleures techniques de description des connaissances médicales, des patients et des actes médicaux.
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