Les promesses médicales de l'intelligence artificielle
de Sandrine Cabut, David Larousserie In Le Monde, 22494 (10/05/2017), p.1,4-5 du Cahier Science Dossier consacré aux perspectives apportées par l'entrée de l'intelligence artificielle (IA) et du Big Data dans le domaine de la santé et de la médecine. Origine de l'IA dans le secteur de la santé, applications possibles, notamment pour l'aide au diagnostic, la modélisation et la simulation, l'aide à la rédaction de comptes rendus médicaux, l'assistance au suivi thérapeutique ; exemple du système Watson développé par IBM, projets menés par les start-up DreamUp Vision, Owkin et C-NAPPS ; importance de la qualité des données pour l'IA, enjeux institutionnels, perspectives. Point sur les avancées mathématiques et informatiques permettant le développement de l'IA : définition et intérêt du "deep learning", évolution du stockage des données, importance des bases de connaissance, augmentation des performances de calcul des machines. Enjeu représenté par les bases de données publiques ou fournies par des prestataires privés, nécessaires à l'IA ; cas de la France avec le Système national de données de santé (SNDS) ; organisation des données de l'AP-HP et des centres anti-cancer ; question de la sécurité des données médicales. |
Cabut Sandrine, Larousserie David.
« Les promesses médicales de l'intelligence artificielle »
in Le Monde, 22494 (10/05/2017), p.1,4-5 du Cahier Science.
Titre : | Les promesses médicales de l'intelligence artificielle (2017) |
Auteurs : | Sandrine Cabut, Auteur ; David Larousserie, Auteur |
Type de document : | Article : texte imprimé |
Dans : | Le Monde (22494, 10/05/2017) |
Article : | p.1,4-5 du Cahier Science |
Langues: | Français |
Descripteurs : | banque de données / intelligence artificielle / médecine |
Mots-clés: | big data |
Résumé : | Dossier consacré aux perspectives apportées par l'entrée de l'intelligence artificielle (IA) et du Big Data dans le domaine de la santé et de la médecine. Origine de l'IA dans le secteur de la santé, applications possibles, notamment pour l'aide au diagnostic, la modélisation et la simulation, l'aide à la rédaction de comptes rendus médicaux, l'assistance au suivi thérapeutique ; exemple du système Watson développé par IBM, projets menés par les start-up DreamUp Vision, Owkin et C-NAPPS ; importance de la qualité des données pour l'IA, enjeux institutionnels, perspectives. Point sur les avancées mathématiques et informatiques permettant le développement de l'IA : définition et intérêt du "deep learning", évolution du stockage des données, importance des bases de connaissance, augmentation des performances de calcul des machines. Enjeu représenté par les bases de données publiques ou fournies par des prestataires privés, nécessaires à l'IA ; cas de la France avec le Système national de données de santé (SNDS) ; organisation des données de l'AP-HP et des centres anti-cancer ; question de la sécurité des données médicales. |
Nature du document : | documentaire |
Genre : | article de périodique/enquête, reportage |