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N2-AUTOINDEXEE
Données massives et intelligence artificielle en médecine : espoirs et défis
https://sesstim.univ-amu.fr/video-box/webinar-quantim-christian-lovis
https://youtu.be/iZIb1Xf4VYU
2022
true
SESSTIM
France
matériel d'enseignement audio-visuel
intelligence
espoir
massif
Mégadonnées
intelligence artificielle
médecine
Médecins
Intelligence artificielle
Intelligence artificielle
mégadonnées

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N3-AUTOINDEXEE
L’intelligence émotionnelle au cours des cinq premières années de la vie
https://www.enfant-encyclopedie.com/emotions/selon-experts/lintelligence-emotionnelle-au-cours-des-cinq-premieres-annees-de-la-vie
Le concept d’intelligence émotionnelle (IE) fait référence à un groupe distinct d’aptitudes mentales qui nous permettent de : 1) percevoir, évaluer et exprimer des émotions; 2) nous servir de nos émotions pour nous aider à réfléchir; 3) comprendre les causes et les conséquences des émotions; 4) réguler nos émotions et celles des autres. Ces aptitudes concordent bien avec ce que l’on appelle la « compétence émotionnelle » (CE) dans la littérature sur la psychologie du développement. Étant donné l’importance accordée au développement dans les écrits sur la CE, c’est ce terme que nous emploierons ici. La CE des jeunes enfants – l’expression d’émotions utiles, la connaissance de leurs émotions et de celles des autres, et la régulation de leur expressivité et de leur expérience émotionnelles ainsi que de celles des autres quand elle est nécessaire – contribue à leur adaptation sociale et préscolaire, à la fois simultanément et au fil du temps.
2022
Encyclopédie sur le développement des jeunes enfants
France
information scientifique et technique
intelligence
Vie
activités de la vie quotidienne
intelligence émotionnelle

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N2-AUTOINDEXEE
L’intelligence artificielle et les algorithmes prédictifs en médecine
https://www.cfp.ca/content/68/8/e230
L’intelligence artificielle (IA) est sur le point de transformer la pratique de la médecine préventive; toutefois, ses bienfaits pour les patients, les groupes sociaux spécifiques (p. ex. populations racialisées) et les entreprises restent à confirmer. L’intelligence artificielle désigne « un système qui fonctionne grâce à une machine qui, pour répondre à un ensemble donné d’objectifs définis par l’humain, est capable de faire des prédictions, des recommandations ou des décisions qui influent sur des environnements réels ou virtuels ». Même si l’IA ne joue pas encore de rôle important dans les soins primaires canadiens, le bien-fondé de certains algorithmes produits ailleurs a été remis en cause par des biais tant volontaires que non volontaires. Par exemple, un algorithme des États-Unis, dont la tâche était d’identifier les patients américains dont les maladies actuelles pourraient permettre de prédire les besoins futurs en soins accrus, a conclu de manière erronée que les patients noirs étaient en meilleure santé que les patients blancs aussi malades, ce qui priverait les patients noirs de ressources. Les auteurs ont constaté que les patients noirs engendraient des coûts plus faibles en soins de santé que les patients blancs et qu‘ils consultaient des médecins moins souvent que les patients blancs; pourtant, l’IA était codée pour interpréter cet accès moins fréquent aux soins par les patients noirs comme un fardeau de maladie plus faible2. Pour éviter des biais comme celui-là, il faut une connaissance des risques et des actions audacieuses, mais réfléchies, de la part des chercheurs et des gouvernements.
2022
Le Médecin de Famille Canadien
France
article de périodique
algorithmes
médecine
Médecins
intelligence artificielle
intelligence
Intelligence artificielle

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N2-AUTOINDEXEE
Télédépistage de la rétinopathie diabétique à l’aide d’une solution d’intelligence artificielle
https://www.inesss.qc.ca/publications/repertoire-des-publications/publication/teledepistage-de-la-retinopathie-diabetique-a-laide-dune-solution-dintelligence-artificielle.html
La rétinopathie diabétique (RD) est une altération des vaisseaux sanguins de la rétine qui toucherait près de 80 % des personnes atteintes de diabète de type 2 au Québec. Elle peut rester asymptomatique jusqu’à un stade avancé et entraîner la cécité si elle n’est pas traitée à temps. Des services de dépistage opportuniste de la RD sont offerts dans la province, selon différentes trajectoires de soins. Cependant, les importants besoins cliniques des patients restent non comblés. En effet, la répartition inégale des ressources médicales et la forte prévalence du diabète ne permettent pas un accès équitable aux soins et services de santé oculaire. Selon l’avis des experts consultés, la plupart des patients diabétiques orientés vers un ophtalmologiste présentent une RD. Le défi consiste à départager ceux qui doivent être traités par un spécialiste de ceux dont l’état requiert un suivi qui peut être assuré par des infirmières spécialement formées. Un programme québécois de télédépistage systématique de la RD (TDRD) favoriserait la détection et la prise en charge précoces de la maladie. Le dépistage de la RD à l’aide de l’intelligence artificielle (IA) pourrait constituer une option à prendre en considération afin de pallier le manque de ressources médicales spécialisées.
2021
INESSS - Institut national d'excellence en santé et en services sociaux
Canada
évaluation technologique
rétinopathie diabétique
Rétinopathies
Solutions
Diabète
intelligence artificielle
rétinopathie diabétique
Rétinopathie
rétinopathie
Solutions
intelligence
Intelligence artificielle
solution
solutions

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N2-AUTOINDEXEE
Aspects déontologiques de l’utilisation du big data et de l’intelligence artificielle dans la recherche biomédicale
https://ordomedic.be/fr/avis/telematique/telematique/deontologische-aspecten-van-het-gebruik-van-big-data-en-artifici%C3%ABle-intelligentie-voor-biomedisch-onderzoek
Les avancées ICT (Information Communication Technology) permettent de recueillir d’énormes quantités de données, de les conserver et de les analyser. De puissants processeurs dotés d’une forte résistance combinés à de grandes quantités de données constituent les conditions de base de l’intelligence artificielle sur la base d’algorithmes. Le concept par lequel les technologies innovantes puisent la valeur des données disponibles est appelé « Big Data ». Appliquer des techniques d’intelligence artificielle sur de conséquents fichiers de données engendre un trésor d’informations et de connaissances permettant d’établir des prévisions fiables et de prendre des décisions rapides et précises. Dans les soins, l’intelligence artificielle permet aux médecins de dispenser une médecine de précision adaptée au patient. Déjà actuellement, à titre d’exemple, l’utilisation de l’intelligence artificielle donne lieu à un énorme gain de temps et de qualité dans le domaine de l’imagerie médicale.
2021
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Ordre des médecins [belge]
Belgique
rapport
intelligence artificielle
ayant l' aspect
intelligence
Recherches
déontologie
Intelligence artificielle
recherche biomédicale
Déontologie
Mégadonnées

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N2-AUTOINDEXEE
Covid-19 : Identification d’une signature génique propre aux patients atteints de formes critiques grâce à l’intelligence artificielle
https://presse.inserm.fr/covid-19-identification-dune-signature-genique-propre-aux-patients-atteints-de-formes-critiques-grace-a-lintelligence-artificielle/44110/
Quelles sont les caractéristiques moléculaires et génétiques qui distinguent les patients atteints de formes critiques de Covid-19, et notamment de syndrome de détresse respiratoire aigüe (SDRA)? Pour répondre à cette question, des chercheurs et chercheuses de l’Inserm et de l’Université de Strasbourg au sein de l’unité U1109 « Immunologie et Rhumatologie Moléculaire », en collaboration avec les cliniciens‑chercheurs des Hôpitaux Universitaires de Strasbourg, se sont intéressés aux données biologiques et génomiques d’une cohorte ciblée de patients jeunes. Les patients hospitalisés en réanimation avec un SDRA ont été comparés aux patients Covid‑19 hospitalisés en secteur conventionnel.
2021
INSERM - Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale
France
information scientifique et technique
Intelligence artificielle
a comme patient
intelligence artificielle
COVID-19
identification psychologique
maladie
COVID-19
dé-identification
études d'évaluation comme sujet
patients
intelligence

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N2-AUTOINDEXEE
Des produits sûrs avec une intelligence artificielle complexe ?
https://www.inrs.fr/media.html?refINRS=NO%2033
Le législateur est confronté au défi de définir des exigences pour des systèmes dont le comportement est imprévisible.
2021
INRS - Institut National de Recherche et de Sécurité
France
article de périodique
intelligence
Intelligence artificielle
intelligence artificielle

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N3-AUTOINDEXEE
Intelligence artificielle et sante prédictive : l’exemple de l’Immunoscore dans le cancer du côlon
https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-03257537
L’intelligence artificielle est un domaine en plein essor. Nombres de domaines bénéficient des nouveaux progrès que les chercheurs développent depuis les années 50. La santé est un des domaines d’application où les perspectives sont grandes. Cette thèse traite de l’Immunoscore , un logiciel d’aide à la décision thérapeutique développé par l’équipe du Dr Jérôme Galon, qui est une avancée dans le domaine du cancer du colon et qui utilise l’intelligence artificielle, via la technologie de la vision par ordinateur. Cet outil s’inscrit dans le mouvement de la médecine prédictive, un axe de la médecine moderne appelée « médecine 4P », évoluant d’une médecine réactive à une médecine proactive. Il est ainsi plus efficace que les outils de pronostics et de classifications classiques comme le TNM. Cette thèse retrace également les avancées technologiques qui ont permis l’Immunoscore , d’abord par l’avènement du réseau d’Internet, véritable puit d’informations et de savoir, puis la mise en place des solutions de big data capables d’emmagasiner et de gérer ces informations. Ce big data est une véritable mine d’or pour les chercheurs, à condition de bien savoir l’exploiter. C’est pour cette raison que sont ensuite abordés les principes des algorithmes de l’intelligence artificielle, qui permettent une gestion de ces données, à savoir le machine learning et le deep learning. Le deep learning, à travers les réseaux neuronaux est maintenant utilisé dans de nombreux domaines et notamment dans l’analyse d’images, ce qui se traduit dans la santé par la digital pathology. Deux entretiens avec des membres de l’équipe d’HalioDx, société exploitant l’Immunoscore , mettent en lumière le fonctionnement de ce logiciel. Enfin, les perspectives en pharmacie sont évoquées, notamment à travers l’entretien avec un étudiant mettant en place des initiatives pour faire évoluer les formations à l’université d’Aix-Marseille, pour que les étudiants en pharmacie soient formés aux principes d’intelligence artificielle et puissent adapter leur formation médicale dans un monde en constante mutation technologique.
2021
DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance
France
thèse ou mémoire
cancer
intelligence artificielle
tumeurs du côlon
intelligence
Cancer du côlon
Intelligence artificielle
santé
tumeur maligne, sai
gros intestin, sai
Cancer du côlon

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N3-AUTOINDEXEE
Évaluation d'un système d'intelligence artificielle pour le dépistage et l'évaluation de la gravité de la pneumopathie à SARS-CoV-2
https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-03207893
Contexte : la première vague épidémique de COVID-19 s'est propagée depuis la Chine et a touché presque tous les pays du monde. La détection et l’évaluation de la gravité de la pneumopathie du SRAS-CoV-2 à l'aide de la tomodensitométrie à faible dose se sont avérées rapides et sensibles. Objectif : Construire et valider un outil de segmentation automatique par intelligence artificielle (IA) pour automatiser la quantification du rapport volume affecté/volume total (VR) chez les patients suspectés de pneumopathie SARS-CoV2. Matériels et Méthodes : entre le 9 mars et le 20 avril 2020, 3422 scanners thoraciques à faible dose ont été réalisées dans notre institution pour la gestion du COVID. Un réseau neuronal circonvolutif tridimensionnel a été appliqué à un ensemble de 234 scanners d'entraînement pour construire l'outil d'IA. Le logiciel d'IA a été testé sur 60 examens scannographiques indépendants sélectionnés de manière aléatoire à partir de 3 scanners différents. Le rapport des volumes d’atteinte à SARS COV2 sur le volume pulmonaire total (VR) ont été automatiquement segmentés. Tout d'abord, la tomodensitométrie sans IA a été évaluée en aveugle et de manière indépendante par 4 experts pour déterminer quantitativement les opacités en verre dépoli (VRggo), les lésions de consolidation (VRcs) et la somme des deux (VRall). Une semaine plus tard, les experts ont à nouveau évalué les différents volumes d’atteinte à l'aide des masques d’IA de manière qualitative. Les volumes donnés par l’IA ont été comparés aux volumes des experts pour vérifier leur concordance. Les VR ont été testés comme biomarqueur de la maladie (prélèvements RT-PCR) et de la sévérité (dépendance à l'oxygène). Une comparaison statistique avec la RT-PCR et la sévérité a été effectuée. L'accord intra- et inter-observateur pour les VR et comparé à ceux des experts. Résultats : les volumes générés par l'IA ont démontré un haut niveau de précision. Les VR de l'IA étaient comparables à ceux des experts. Les VR des experts étaient plus reproductibles avec les masques de l'IA. Les performances de l'IA pour le diagnostic et la sévérité étaient au moins équivalentes à celles des experts. Conclusion : l'outil de segmentation d’IA et les volumes calculés de notre logiciel COViaX sont fiables et donnent un biomarqueur robuste de la sévérité de la maladie.
2021
DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance
France
infections à coronavirus
pneumopathie virale
COVID-19
thèse ou mémoire
gravité
intelligence artificielle
Dépistage
Intelligence artificielle
Pesanteur modifiée
Indice de gravité de la maladie
pneumopathie
Pesanteur artificielle
intelligence
maladies pulmonaires
virus du SRAS
Pneumopathie
Dépistage de masse
pandémies
COVID-19

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N2-AUTOINDEXEE
Utilisation de l'intelligence artificielle pour l'aide au diagnostic des patients atteints de pathologies neuro dégénératives
http://www.theses.fr/2021TOU30249
L'intelligence artificielle connait un boom depuis les années 2000 de par le stockage systématique des données et l'augmentation de la puissance de calcul des ordinateurs ainsi que l'apparition des méthodes dites de deep learning. Cela a permis d'envisager des recherches et applications dans de nombreux domaines, et en particulier le domaine médical. Les pathologies neurodégénératives sont des fléaux pour la société depuis leurs apparitions plus fréquentes suite à l'augmentation de l'espérance de vie. Leurs diagnostics deviennent un enjeu majeur de la neuro imagerie, en particulier sur les stades précoces des pathologies. En effet, un diagnostic précoce permet d'appliquer au plus vite un traitement et de limiter les conséquences pour les patients, ainsi que de mieux comprendre les mécanismes de développement de ces pathologies et leur apparition. Le développement d'un pipeline de deep learning appliqué aux pathologies neurodégénératives permettrait d'envisager des outils d'aide au diagnostic dans les routines cliniques, basés sur les méthodes d'intelligence artificielle les plus avancées. Ces travaux de thèse montrent qu'il est possible d'utiliser un pipeline d'apprentissage profond à la fois pour discriminer les patients pathologiques des sujets sains, mais aussi pour effectuer une analyse des pouvoirs discriminants des biomarqueurs dérivés de l'IRM. Ils démontrent comment obtenir une signature spatiale de la pathologie étudiée, tout en utilisant un jeu de données compatible avec une routine clinique. La pathologie neurodégénérative étudiée est l'atrophie multi systématisée, maladie rare avec peu donnée de patients, pour laquelle le deep learning parvient néanmoins à un bon diagnostic. Ces travaux pourraient être étendus à d'autres pathologies dégénératives, à la fois pour le diagnostic et le suivi des patients, mais aussi pour la compréhension de ces pathologies.
2021
theses.fr
France
thèse ou mémoire
intelligence
PATHOLOGIE
Pathologie
Pathologie
maladie
dégénérescence
Pathologie
a comme patient
Intelligence artificielle
Pathologie
Pathologie
Pathologie
Pathologie
Diagnostic
neurologie
patients
intelligence artificielle
diagnostic assisté par ordinateur
diagnostic pathologique
Pathologie

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N3-AUTOINDEXEE
Utilisation d'un algorithme d'intelligence artificielle dans la prédiction de la mortalité après arrêt cardiorespiratoire pré-hospitalier
https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-03188765
Introduction : l’arrêt cardiaque extra hospitalier (ACEH) est un motif classique d’entrée en réanimation. Après la phase initiale, l’enjeu est d’identifier les patients destinés à une mauvaise évolution neurologique, et l’obtention d’un pronostic fiable et précoce est un véritable défi. Devant l’absence d’indicateur parfait, une approche multimodale est nécessaire, et les techniques d’intelligence artificielle de type apprentissage automatique peuvent s’avérer particulièrement adaptées. Notre objectif était l’évaluation de plusieurs algorithmes d’intelligence artificielle dans la prédiction de la mortalité en réanimation après ACEH. Matériel & méthodes : il s’agit d’une étude de cohorte observationnelle, rétrospective et monocentrique, réalisée au sein du service de réanimation polyvalente du centre hospitalo-universitaire de la Timone à Marseille. Les patients admis après ACEH entre janvier 2015 et juillet 2020 ont été inclus. Les données analysées dans un premier temps portaient sur les caractéristiques de l’ACEH, les facteurs pronostiques et les données issues de la surveillance continue en réanimation. A partir de l’analyse de ces données, les paramètres s’avérant être les plus intéressants ont été intégrés dans 4 algorithmes. Le modèle 2 était un algorithme de régression logistique, intégrant le score TAREA (calculé à partir de l’IGS II, de la dimension fractale d’Higuchi (indice traduisant la complexité de la courbe de fréquence cardiaque) et de la pression artérielle diastolique moyenne des premières 24 heures). Les 3 autres modèles étaient des algorithmes d’apprentissage automatique utilisant une technique de forets aléatoires, et la fiabilité était testée par une technique interne de validation croisée. Le modèle 3 intégrait le sexe, le score IGS II, l’étiologie, la durée de no flow, la durée de low flow, la présence de témoins, la présence d’un rythme choquable initial et le taux de créatininémie initial. Le Modèle 4 intégrait le score TAREA, l’étiologie, la présence d’un rythme choquable, et le taux de NSE (Neuron-Specific Enolase) entre 48 et 72 heures après l’ACEH. Le Modèle 5 intégrait les mêmes valeurs, ainsi que le score de Glasgow moteur à la 72ème heure. [...]
2021
DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance
France
thèse ou mémoire
Prairie
hôpitaux
algorithmes
mortalité
hôpital
Intelligence artificielle
Arrêt cardiorespiratoire
intelligence artificielle
intelligence
arrêt cardiaque
algorithmes

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N2-AUTOINDEXEE
Intelligence artificielle en santé et SST
https://www.irsst.qc.ca/publications-et-outils/publication/i/101104/n/intelligence-artificielle
L’intelligence artificielle (IA) est au cœur de nombreux débats et fait des progrès spectaculaires depuis quelques années. Plusieurs auteurs s’entendent sur le fait que l’IA participera à la transformation des milieux de travail : les gains économiques potentiels sont souvent évoqués et principalement en lien avec l’augmentation de la productivité; la création de nouveaux métiers liés au développement de l’IA, la transformation ou l’élimination de certains métiers; des transformations des conditions de travail sont anticipées, comme l’automatisation de tâches routinières et l’attribution de tâches complexes aux travailleurs.
2021
IRSST - Institut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du Travail
France
rapport
intelligence
santé
Intelligence artificielle
intelligence artificielle

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N3-AUTOINDEXEE
Le management de l’intelligence collective par le cadre de santé
https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-03456543
Notre recherche s’inscrit dans le champ de la psychosociologie et de la psychodynamique du travail. A partir des concepts de management de l’intelligence collective, de travail et de dialogue sur le travail réel, nous tenterons de savoir en quoi le management de l’intelligence collective par le cadre de santé facilite- t -il la discussion du travail réel en équipe. L’hypothèse que nous posons est que le style du leadership du cadre de santé formé à l’intelligence collective influence la discussion du travail réel avec l’équipe. Dans une méthodologie hypothético-déductive, nous avons mené des entretiens auprès de six cadres de santé issus de différentes structures de soins. L’analyse de ceux- ci aboutit à la conclusion que le cadre de santé facilitateur en intelligence collective ne facilite de part sa formation pas plus la mise en discussion du travail réel. Cependant, la posture managériale permettant de favoriser l’intelligence collective est intéressante à regarder surtout dans le contexte actuel car elle favorise la capacité d’agir des professionnels, source de créativité et de qualité de travail. Ce lien entre management de l’intelligence collective et qualité de travail mériterait d’être approfondi lors d’une recherche ultérieure.
2021
DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance
France
thèse ou mémoire
intelligence
Management
infirmières administratives
Collection
Santé
intelligence

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N3-AUTOINDEXEE
Abécédaire de l’intelligence artificielle dans les soins primaires
https://www.cfp.ca/content/67/12/e317
L’ntelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique transforment la pratique clinique. Il est nécessaire que les utilisateurs finaux suivent une formation adaptée et que les intervenants en soins primaires se mobilisent davantage durant l’élaboration et la mise à l’essai d’outils fondés sur l’IA3. Les cliniciens n’ont pas besoin d’une compréhension approfondie ou technique de l’IA pour apporter d’importantes contributions aux initiatives liées à l’IA; par ailleurs, la plupart des ressources pédagogiques actuelles sont axées sur les méthodes et ne sont pas spécifiques aux soins primaires. Cet abécédaire compte 4 sections, et a pour but de combler ces lacunes et de susciter un remue-méninges et des discussions initiales dans les équipes de recherche interdisciplinaires à propos de possibles utilisations et applications de l’IA dans la pratique clinique et la recherche. Son objectif secondaire est de servir d’introduction à l’IA à l’intention des intervenants en soins primaires.
2021
Le Médecin de Famille Canadien
Canada
article de périodique
soins de santé primaires
Intelligence artificielle
intelligence
principal
intelligence artificielle
Soins
soins de santé primaires

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N3-AUTOINDEXEE
Intelligence artificielle et imagerie cardiovasculaire
https://www.sfcardio.fr/publication/intelligence-artificielle-et-imagerie-cardiovasculaire
L'intelligence artificielle est en train de modifier progressivement notre approche de la cardiologie. Mais s'il y a bien un domaine dans lequel l'intelligence artificielle révolu- tionne complètement le paysage cardiologique c'est bien celui de l'imagerie cardiovasculaire multimodale. En effet, l'intelligence artificielle peut constituer une aide précieuse pour le clinicien à chaque étape de l'examen d'imagerie : dans le positionnement optimal du patient en IRM cardiaque, dans la programmation de l'examen pour choisir le protocole optimal à la morphologie du patient et à l'indication d'un scanner cardiaque, dans l'acquisition des coupes idéales en échocardiographie,à travers des dizaines d'outils de post-traitement permettant d'analyser les images, ou encore dans la production d'un compte rendu final pour le patient et son médecin.
2021
SFC - Société Française de Cardiologie
France
article de périodique
Intelligence artificielle
intelligence
intelligence artificielle

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N3-AUTOINDEXEE
Intégration de l’intelligence artificielle et des données de santé pour une médecine de plus en plus personnalisée
https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-03414167
Le secteur de la santé est confronté à de nouveaux défis notamment au niveau du vieillissement de la population, de l'augmentation des maladies chroniques et une forte pression des payeurs et autorités sanitaires quant à l'accès des produits de santé. L'intégration de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé et l'utilisation des données de santé sont et seront un moyen de répondre à ces différentes problématiques. Que ce soit dans l'aide à la décision, la prise en charge thérapeutique des patients, l'aide au diagnostic (imagerie médicale) et/ou la prévention de certaines pathologies, ces technologies croient de manière exponentielle et sont de plus en plus utilisées. La convergence de la science, des données, de l'analytique et des technologies pionnières - existantes et nouvelles – amènent les professionnels du secteur à se réinventer et apporter de nouvelles solutions afin de se rapprocher d'une médecine de plus en plus personnalisée. La France a d'ailleurs bien compris les enjeux autour de ce sujet et a mis en place de nombreuses initiatives comme nous le verrons à travers de nombreux exemples. Un état des lieux des applications de l'IA et des données de santé dans le monde et en France permettra d’appréhender l'évolution de ce secteur. Par la suite, une réflexion sera portée sur l'utilisation de ces technologies dans la R&D que ce soit dans la recherche de nouveau candidat-médicament ou dans le suivi et la mise en place d'essais cliniques. En effet, le modèle classique de R&D doit être aujourd'hui réinventé afin de pallier les coûts élevés, ainsi qu'une perte de temps et une complexité de plus en plus grande des essais cliniques. Enfin, ce travail s'orientera sur les enjeux et limites auxquels sont confrontés les industriels développant des dispositifs médicaux intégrant l'IA, afin de mettre sur le marché ces solutions et ainsi pérenniser leur activité à travers ces innovations.
2021
DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance
France
thèse ou mémoire
intelligence artificielle
Intelligence artificielle
Médecins
médecine intégrative
Médecine de précision
intelligence
ensemble de données
santé

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N2-AUTOINDEXEE
Réutilisation de données hospitalières et intelligence artificielle : des données à l'intervention de santé, un chemin cahoteux.
https://sesstim.univ-amu.fr/video-box/webinar-quantim-emmanuel-chazard
2020
true
SESSTIM
France
matériel d'enseignement audio-visuel
santé
intelligence artificielle
ensemble de données
intelligence
Intelligence artificielle
ensemble de données
Intelligence artificielle

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N3-AUTOINDEXEE
COVID-19 et intelligence économique à La Réunion : quelques réflexions théoriques et pratiques.
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02569358
2020
HAL Archives ouvertes
France
COVID-19
infections à coronavirus
pneumopathie virale
information scientifique et technique
Réflexes
intelligence
économies
Economie
Economie
réflexe
Réflexes
intelligence
Pratique
réflexe
Économie
processus de groupe
économie
pandémies
COVID-19

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N3-AUTOINDEXEE
Dépistage précoce et prise en charge en médecine générale des troubles du comportement alimentaire en Haute-Normandie. Apport de l’outil EXPALI et perspectives de développement en intelligence artificielle
https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-02945781
EXPALI est un algorithme développé par le département de Nutrition du CHU de Rouen. Il permet, en associant les réponses au questionnaire SCOFF-F et l'IMC, d'établir une orientation diagnostique sur un éventuelle trouble du comportement alimentaire (TCA). L'objectif de ce travail est triple. Premièrement, nous avons évalué les besoins et les attentes des médecins généralistes normands dans le dépistage et la prise en charge des TCA. Deuxièmement nous avons complété le site Internet EXPALI avec les dernières recommandations de prise en charge et nous l'avons soumis à un groupe d'experts de la Société francophone de nutrition clinique et métabolisme (SFNCM) pour évaluation. Troisièmement, nous avons effectué un test en « condition réelle » de EXPALI par des médecins généralistes normands volontaires pendant 10 semaines. Ce travail montre que les médecins éprouvent un besoin d'aide dans le dépistage (52,8%) et la prise en charge des TCA (77,8%). Une grande majorité des médecins interrogés étaient intéressés par un outil d'aide (86,1%). Les médecins trouvent cet outil plutôt utile pour apporter une aide à la prise en charge et sont globalement satisfait de l'ergonomie. EXPALI est donc un outil qui pourrait s'intégrer dans un logiciel de consultation associé à une intelligence artificielle qui permettrait de le « déclencher » automatiquement en fonction de signes d'alerte pour en optimiser son utilisation et permettre un dépistage plus précoce des TCA afin d'en améliorer le pronostic.
2020
DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance
France
thèse ou mémoire
Troubles du comportement alimentaire
Dépistage
troubles du comportement
intelligence
Haute-Normandie
outil
Troubles du comportement
Troubles du comportement alimentaire
prise en charge du comportement
Médecins
Troubles du comportement alimentaire
gestion des soins aux patients
intelligence artificielle
Trouble du comportement alimentaire
médecine comportementale
Troubles du comportement alimentaire
Comportement alimentaire
Troubles de l'alimentation
médecine générale
Intelligence artificielle
Dépistage de masse
troubles mentaux
comportement alimentaire

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N3-AUTOINDEXEE
Entre opacité et profondeur : une définition complexe du diagnostic médical en réponse à l’intelligence artificielle
https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-03101490
A-t-on besoin d’un médecin pour poser un diagnostic ? À en croire les défenseurs de l’intelligence artificielle, celle-ci serait assez développée pour poser un diagnostic avec plus de précision qu’un clinicien aguerri. Dans le diagnostic des lymphomes, des tumeurs cutanées ou de la rétinopathie diabétique, l’œil de la machine se révèlerait plus fiable que l’œil du médecin. Qu’est-ce-que poser un diagnostic ? Un simple algorithme qu’un système intelligent pourrait de lui-même reproduire ? Nous inspirant d’une situation concrète issue de notre pratique médicale, nous voulons montrer que la notion de diagnostic est bien plus complexe que ne le laisse entendre notre utilisation quotidienne. Qu’il ne s’agit pas d’un processus de logique formelle mais au contraire d’un acte humain, et qu’à ce titre, il est intrinsèquement porteur d’une dimension éthique. La médecine contemporaine est à la recherche d’une subtile articulation entre science et humanité : la technique est au service de l’homme malade en respectant sa profonde individualité. Nous avons la conviction que le diagnostic est un lieu de contact unique où se nouent de multiples enjeux épistémologiques, éthiques et anthropologique. Sous l’influence de Merleau-Ponty, nous souhaitons montrer que deux caractéristiques du corps humain, son opacité et sa profondeur, sont à l’origine de la complexité de la notion de diagnostic. Si la technique et les examens d’imagerie sont à même de vaincre cette opacité, seul le médecin peut rendre à l’humain sa profondeur. L’enjeu de cette définition est de maintenir l’équilibre entre les dimensions éthiques et scientifiques de la médecine. La philosophie, et plus précisément la phénoménologie, offre des outils adéquats pour penser et revisiter cette union. S’il reste solidaire à la fois de sa perception des choses telles qu’elles sont et des données scientifiques, le regard du clinicien est une véritable vision en acte.
2020
DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance
France
thèse ou mémoire
diagnostic
intelligence artificielle
Intelligence artificielle
profond
intelligence
diminution de la translucidité
aucun diagnostic

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N2-AUTOINDEXEE
Entrepôts de données et intelligence artificielle
Webinar Commun OHI
https://youtu.be/WSrbaVr-3MI
https://sesstim.univ-amu.fr/video-box/webinar-sesstimohi-michel-volle
Michel VOLLE
2019
SESSTIM
France
matériel d'enseignement audio-visuel
Communication
ensemble de données
Communication
Intelligence artificielle
intelligence artificielle
Actualités
intelligence
Entreposage de données
Communication
plan de recherche
Communisme
Communications
Commune
ensemble de données
communication
actualités
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N3-AUTOINDEXEE
Revue systématique de la littérature : l'intelligence artificielle peut-elle aider à estimer le risque de récidive dans les comportements violents ?
https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-02404657
Introduction : en Psychiatrie légale, les magistrats posent la question de l’existence d’un risque de récidive et de la dangerosité aux experts psychiatres. Les études de suivi en Psychiatrie légale ont montré que les éléments psychiatriques prédictifs de récidive étaient liés essentiellement aux pathologies mentales graves, consommations de toxiques, addictions, niveaux élevés d’impulsivité, insight faible, troubles de personnalité associés, en particulier troubles de personnalité antisociales. Il existe aussi des facteurs de protection, en particulier observance des traitements. Compte-tenu de la complexité des facteurs de risque et de protection psychiatriques et criminologiques, l’intelligence artificielle (IA) peut-elle aider psychiatres et magistrats à améliorer la prédictivité des récidives ? Méthodes : revue systématique de la littérature sur les applications de l’IA dans la prédiction des récidives en Psychiatrie légale, réalisée selon les critères PRISMA, utilisant les mots-clés « Artificial Intelligence », « Deep Learning », « Machine Learning », « Recidivism », « Personality Disorder », « Impulsive Behavior », « Alcohol Abuse », « Drug Abuse », « Schizophrenia », « Bipolar disorder » sur les bases de données PubMed, Science Direct, Clinical Trial et Google Scholar. Résultats : la grande majorité des études est issue de revues juridiques ou informatiques et très peu des bases de données médicales. Les études évaluant l’IA en Psychiatrie légale ont utilisé le plus souvent le Machine Learning et le Deep Learning à partir de données sociodémographiques, sociologiques, criminologiques, notamment l’âge de la première infraction et le nombre de condamnations antérieures, par exemple OxRec. A ce jour, il n’y a que très peu d’études évaluant des paramètres psychiatriques, portant surtout sur les troubles de personnalité psychopathiques. Discussion/conclusions : les applications de l’IA en Psychiatrie légale sont encore très prématurées. Cependant, certains critères psychiatriques devraient avoir une place plus importante dans ce champ, en particulier ceux issus des échelles HCR-20 et PCL-R de Hare. L’enjeu sera également de trouver les mots-clés comportementaux, psychologiques et psychiatriques pertinents à inclure en IA, dans un cadre éthique et juridique strict.
2019
DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance
France
thèse ou mémoire
Systématique
récidive
Appréciation des risques
Intelligence artificielle
ESTIMA
Revue systématique
Systématique
Comportement à risque
violence
Systématique
intelligence artificielle
estimateur
Comportement d'aide
comportement
prise de risque
intelligence
Comportement violent
Systématique

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N3-AUTOINDEXEE
Regard de la personne âgée de plus de 80 ans et place du médecin généraliste au sujet des 3 technologies : intelligence artificielle, robotique et biotechnologie
https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-02188195
Introduction : La population française vieillit et le souhait du « bien-vieillir » prend de plus en plus de place. Par ailleurs, la société actuelle fait face à l’essor des nouvelles technologies : intelligence artificielle, robotique et biotechnologie. br Objectif : L'objectif principal de notre étude était d’analyser la perception de ces technologies par les personnes âgées autonomes de plus de 80 ans et comment elles peuvent être intégrées à leur bien vieillir. Nous avons également analysé la place de leur médecin généraliste dans cette mutation. br Méthode : Étude qualitative avec analyse thématique menée au moyen d’entretiens individuels semi-dirigés, un échantillonnage raisonné en variation maximale a été effectué selon le sexe, l’âge et le niveau d’études. Les critères d’inclusion étaient un âge supérieur à 80 ans, être autonome (GIR6 sur la grille AGGIR). br Résultats : 12 personnes ont participé à l'étude âgées de 80 à 96 ans. Leurs positions sur les biotechnologies, IA et robotique diffèrent mais suscitent l'intérêt. En revanche, la convergence de ces technologies implique pour une grande majorité une certaine anxiété dans leur réponse. Ces technologies semblent trouver leur place dans le bien-vieillir en permettant une amélioration de l’autonomie tant physique, psychique que sociale. br Discussion : Notre étude a permis d’explorer les représentations des personnes âgées au sujet de ces nouvelles technologies. La littérature sur le sujet met souvent en évidence un rejet des technologies, particulièrement celles touchant à une automatisation, déshumanisation et sollicitant un réapprentissage. Sans être dans le rejet, les participants de notre étude ont fait part de leur crainte quant à la place que ces nouvelles technologies allaient laisser à l’humain, la crainte de déshumanisation des soins par le remplacement progressif des humains par des machines.
2019
DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance
France
thèse ou mémoire
Intelligence artificielle
intelligence
médecins généralistes
rôle médical
personnes
Technologie
Adénoaméloblastome
sujet âgé de 80 ans ou plus
robotique
Médecins
PERSONNE AGEE
médecine générale
Robotique
Intelligence artificielle
Biotechnologie
personne âgée
robot
Technologie
biotechnologie
sujet âgé
personnes
technologie
sujet âgé de 80 ans ou plus
intelligence artificielle

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N3-AUTOINDEXEE
Analyser l’intelligence émotionnelle des étudiants en médecine permet-il de former des médecins plus empathiques ?: evue de la littérature
http://www.sudoc.fr/23752435X
Le concours clôturant la Première Année Commune aux Études de Santé en France n'évalue pas la capacité à communiquer des candidats. Les futures perspectives de recrutement tiendront compte de nouveaux paramètres comme l'intelligence émotionnelle. Elle permet aux futurs médecins d'adapter leur comportement selon les situations rencontrées pour améliorer leur relation aux patients. Cette recherche a cherché à définir le moyen le plus fiable et reproductible permettant de mesurer l'intelligence émotionnelle chez les étudiants, et d'étudier ses applications pratiques possibles pour le recrutement des futurs médecins. Une revue de littérature a été menée de mars à octobre 2018 sur PubMed et Web Of Science. Elle a identifié 639 articles via les termes MeSH « emotional intelligence » ; « students, medical » et « school admission criteria ». Après sélection selon les critères PRISMA sur le titre puis le résumé, 45 articles ont été lus en totalité et 12 sélectionnés pour l'analyse finale. Les critères de non-inclusion étaient les articles abordant la motivation des étudiants, l'amélioration ou le déclin de l'intelligence émotionnelle ou le burn-out. Les 12 articles analysés démontrent que la manière la plus fiable de mesurer l'IE est l'hétéro-évaluation réalisée par un observateur expérimenté, lors d'un entretien de recrutement. Les questionnaires d'auto-évaluation sont peu sûrs pour évaluer cette donnée. Les Mini Entretiens Multiples semblent prometteurs mais restent à parfaire car des études américaines retrouvent une discrimination sur le genre et l'ethnie lors de leur conduite. L'intelligence émotionnelle est un paramètre interagissant avec de nombreux facteurs comme la personnalité, les connaissances théoriques, la relation d'attachement. L'intelligence émotionnelle est une qualité intéressante dans le recrutement des futurs médecins. Elle n'est encore pas suffisamment pertinente pour permettre une utilisation en première année via des entretiens en raison du risque de discrimination des candidats et de falsification possible par les étudiants. Le Quotient Émotionnel pouvant être amélioré par la formation, il paraît dans l'état actuel des connaissances plus pertinent de renforcer les enseignements en communication pendant les études
2019
SUDOC - Catalogue du Système Universitaire de Documentation
France
thèse ou mémoire
Médecins
intelligence
étudiant médecine
Intelligence émotionnelle
étudiant
Littérature
empathie
la médecine dans la littérature
intelligence émotionnelle

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N2-AUTOINDEXEE
L’Académie nationale de médecine s’engage pour le numérique et l’intelligence artificielle en santé
http://www.academie-medecine.fr/lacademie-nationale-de-medecine-sengage-pour-le-numerique-et-lintelligence-artificielle-en-sante/
La loi « Ma santé 2022 » doit permettre une amélioration substantielle du système de santé en France. Le numérique est un outil majeur de ce progrès. L’intelligence artificielle et le numérique sont entrés dans le domaine de la santé et y joueront un rôle grandissant. Cette évolution est irréversible. L’Académie nationale de médecine considère que la France doit accroitre son effort pour permettre à ses citoyens de profiter au mieux des avancées technologiques et rejoindre les pays qui ont déjà pris le virage numérique. L’Académie nationale de médecine veut contribuer à l’information objective du public et des professionnels de santé afin de gagner le défi de la confiance et se démarquer des fantasmes qui peuvent circuler sur le sujet.
2019
Académie Nationale de Médecine
France
information scientifique et technique
Intelligence artificielle
académies et instituts
Médecins
intelligence
Académies
médecine
santé
intelligence artificielle

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N2-AUTOINDEXEE
L'intelligence artificielle et les données de santé
http://www.senat.fr/notice-rapport/2018/r18-401-notice.html
L'audition publique organisée par l'Office le 21 février 2019, sous forme de deux tables rondes, sur l'intelligence artificielle et les données de santé a montré combien la mise en oeuvre de la stratégie nationale pour l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé passe par une organisation adaptée de la collecte des données et par la régulation de leurs modalités d'accès et d'utilisation. Production, partage et protection des données comptent parmi les enjeux essentiels de leur bonne utilisation à des fins diagnostiques et thérapeutiques, dans une relation de confiance avec les individus, sans laquelle rien ne sera possible. L'Office présente des propositions pour une organisation efficace et contrôlée de la collecte et de l'utilisation des données de santé, dans la perspective de la discussion du projet de loi relatif à l'organisation et à la transformation du système de santé en cours d'examen par le Parlement.
2019
Le Sénat
France
rapport
intelligence
Intelligence artificielle
santé
ensemble de données
intelligence artificielle
ensemble de données

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N3-AUTOINDEXEE
Intelligence artificielle en santé : espoirs et craintes des médecins généralistes
https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-02513615
Introduction : l’intelligence artificielle (IA) a connu des progrès spectaculaires ces dernières années. Son développement est source d’espoirs et de craintes chez les médecins généralistes. Notre objectif principal était d’évaluer leur favorabilité au développement de l’IA dans la pratique de la médecine générale. Nos objectifs secondaires étaient d’évaluer leurs espoirs et leurs craintes quant à ce développement, et de rechercher d’éventuelles corrélations avec leur favorabilité à ce développement. Matériel et méthodes : étude quantitative descriptive transversale, de type enquête d’opinion, réalisée entre le 17 mars 2019 et le 4 juin 2019, portant sur les médecins généralistes de la région PACA. Le recueil des données était effectué par un questionnaire informatique, diffusé soit par e-mail, soit via le site internet du CDOM des Bouches-du-Rhône. Le questionnaire était composé de quatre parties intéressant les données sociodémographiques des médecins, leurs espoirs et leurs craintes quant au développement de l’IA ainsi que leur favorabilité à son développement. Résultats : Parmi les 187 sujets inclus dans l’étude, une majorité (57% ; intervalle de confiance à 95% [49.4– 63.6]) était favorable au développement au développement de l’IA dans la pratique de la médecine générale. Concernant l’influence potentielle de l’IA sur la pratique de la médecine générale, l’opinion des médecins était ambivalente, avec cependant, une tendance majoritaire à l’espoir d’une influence positive. Leurs opinions concernant cette influence sur la quasi-totalité des items de la pratique de la médecine générale explorés semblaient influer sur leur favorabilité audit développement. Conclusion : Le développement de l’IA dans la pratique de la médecine générale était générateur de craintes et d’espoirs chez les médecins généralistes. Malgré cette ambivalence, ils étaient majoritairement favorables à ce développement.
2019
DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance
France
thèse ou mémoire
Intelligence artificielle
santé
médecins généralistes
peur
Médecins
espoir
intelligence artificielle
intelligence

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N3-AUTOINDEXEE
Intelligence artificielle et apprentissage profond appliqués à la reconnaissance d'images en cytogénétique
https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-02100870
Introduction : le récent développement de l’apprentissage profond, branche de l’intelligence artificielle, a permis de nombreuses avancées en reconnaissance d’images médicales. Le but de ce travail était d’étudier les possibilités de cette technologie dans le cadre de la cytogénétique. Matériel et méthodes : trois algorithmes (deux publics, Inception et MobileNet, et un, Mannaz, développé dans le cadre de cette étude) ont été testés dans la reconnaissance simple de chromosomes, de manière séparée ou par analyse en sous-groupes, et par rapport aux logiciels commerciaux d’analyse répandus dans les laboratoires, ainsi que dans la reconnaissance d’anomalies de structure. Les images étaient issues d’une base de données de cytogénétique hématologique en bandes R. Résultats : Mannaz obtient les meilleurs résultats (p 0,001) avec une précision de 76,5% pour la reconnaissance des chromosomes de manière séparée et de 72,5% en sous-groupes. Ces performances étaient équivalentes à celles des logiciels commerciaux. Mannaz reconnaît correctement les dérivés 9 et 22 de translocation t(9;22)(q34;q11) dans respectivement 51% et 54% des cas. La reconnaissance des délétions des bras longs du chromosome 5 est un échec. Discussion : les résultats du classement des chromosomes segmentés et de la reconnaissance d’anomalies telles que les dérivés de translocation sont encourageants. L’importance d’une base de données d’images multicentrique permettant de renforcer la sensibilité est discutée et d’autres voies de recherche sont présentées. Conclusion : cette étude met en évidence le potentiel et l’accessibilité pour le biologiste de l’apprentissage profond dans l’automatisation du caryotype conventionnel.
2018
DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance
France
thèse ou mémoire
Apprentissage
intelligence
Apprentissage
Intelligence artificielle
cytogénétique
apprentissage
Applications
Cytogénétique
Cytogénétique
Apprentissage profond
Applications
Intelligence artificielle
Applications
attention
intelligence artificielle

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N2-AUTOINDEXEE
Besoins et attentes des personnes âgées diabétiques concernant un assistant personnel intelligent en vue d’améliorer leur autonomie et leur qualité de vie en milieu rural
https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-01874617
L’accès aux soins en milieu rural est difficile pour les personnes âgées atteintes de pathologies chroniques impactant sur le passage à la dépendance notamment en cas de diabète. Dans le cadre de l’appel à projet EIT Health (European institute of innovation and technology in health) nous proposons un assistant personnel intelligent (API) à ces patients afin de préserver leur autonomie et d’améliorer leur qualité de vie. OBJECTIF. L’objectif principal de cette étude préliminaire est de recueillir les besoins et les attentes des personnes âgés diabétiques concernant la création d’un API afin d’en définir les fonctionnalités les plus pertinentes.
2018
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DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance
France
français
thèse ou mémoire
qualitatif
Vision
autonomie personnelle
amélioration de la qualité
médial
intelligence
Diabète
attention
PERSONNE AGEE
intelligence
aide sociale aux personnes âgées
vie autonome
attention
qualité de vie
Besoins
Sujet âgé
diabète
Assistance
personne âgée
sujet âgé de 80 ans ou plus
besoins et demandes de services de santé
sujet âgé
Assistance
sujet âgé de 80 ans ou plus

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N2-AUTOINDEXEE
Les secrets de l'intelligence artificielle
https://www.franceculture.fr/emissions/matieres-a-penser-avec-rene-frydman/les-secrets-de-lintelligence-artificielle-0
L’intelligence c’est la capacité à résoudre des problèmes, tout en intégrant les contraintes et les perceptions afin de trouver la solution adaptée. Qu’en est-il aujourd’hui de l’intelligence artificielle ? Mathhieu Cord, professeur à la Sorbonne et expert du traitement du signal et des images nous expliquera le B-A BA de l’IA : qu’est-ce qu’un algorithme, le deep learning, le réseau des neurones, l’apprentissage par renforcement… En médecine les progrès de l’analyse d’images sont importants en particulier pour des maladies telles que : cancer cutanés, rétinopathie diabétique… et l’analyse a pris place dans l’exercice médical
2018
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France Culture
France
français
émission radiophonique
sécrétions
sécrétions corporelles
intelligence artificielle
artificiel
Intelligence artificielle
intelligence
Secret
confidentialité

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N2-AUTOINDEXEE
Intelligence artificielle et santé
https://www.inserm.fr/information-en-sante/dossiers-information/intelligence-artificielle-et-sante
L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de recherche en pleine expansion et promis à un grand avenir. Ses applications, qui concernent toutes les activités humaines, permettent notamment d’améliorer la qualité des soins. L’IA est en effet au cœur de la médecine du futur, avec les opérations assistées, le suivi des patients à distance, les prothèses intelligentes, les traitements personnalisés grâce au recoupement d’un nombre croissant de données (big data), etc. Les chercheurs développent pour cela des approches et techniques multiples, du traitement des langues et de la construction d’ontologies, à la fouille de donnéesfouille de donnéesTechnique visant à extraire un savoir ou une connaissance à partir des mégadonnées par des méthodes automatiques ou semi-automatiques. On parle aussi de data mining. et à l’apprentissage automatique. Il est toutefois indispensable que le grand public comprenne comment fonctionnent ces systèmes pour savoir ce qu’ils font et surtout ce qu’ils ne font pas. Le robot omniscient, qui pour beaucoup symbolise l’IA, n’est pas pour demain !
2018
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INSERM - Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale
France
français
information patient et grand public
santé
artificiel
Intelligence artificielle
intelligence
intelligence artificielle
applications de l'informatique médicale
compétence informatique

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N2-AUTOINDEXEE
Nos intelligences multiples : comment mieux intégrer les personnes autistes ?
https://www.franceculture.fr/emissions/les-chemins-de-la-philosophie/nos-intelligences-multiples-comment-mieux-integrer-les-personnes-autistes
Depuis les années 80, la psychologie a montré que l'intelligence n'était pas une donnée mesurable. Les autistes ont beaucoup souffert de ces tests mis en place par la société. Et si l'autisme était une preuve d'intelligence à part ? Comment faire pour que cette forme d'intelligence soit respectée ? En philosophe, Joseph Schovanec a accepté de nous livrer sa propre expérience de l'autisme
2018
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France Culture
France
français
émission radiophonique
intelligence
trouble autistique
Personna +
intelligence
personnes
mieux

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N2-AUTOINDEXEE
Dialogue graphique intelligent, fondé sur une ontologie, pour une prothèse de mémoire
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01884550
Dans le cadre de cette thèse, nous proposons une prothèse de mémoire « intelligente », appelée CAPTAIN MEMO, destinée aux malades d’Alzheimer, pour pallier leurs problèmes mnésiques. Cette prothèse est basée sur l’ontologie temporelle, floue et multilingue appelée MemoFuzzyOnto.Cette prothèse offre des interfaces accessibles à cette classe particulière d’utilisateurs. Nous proposons, pour mettre en œuvre ces interfaces, une méthodologie de conception appelée InterfaceToAlz pour concevoir des interfaces accessibles aux malades d’Alzheimer, et qui offre un guide de 146 bonnes pratiques ergonomiques. De plus, nous proposons un outil de visualisation d’ontologies appelé Memo Graph qui génère un graphe dont la visualisation et la manipulation sont accessibles aux malades d’Alzheimer. Cette proposition est motivée par le fait que CAPTAIN MEMO a besoin de générer et d’éditer le graphe de la famille et de l’entourage du patient, à partir de l’ontologie MemoFuzzyOnto qui structure sa base de connaissances. Memo Graph est fondé sur notre guide de bonnes pratiques ergonomiques et notre approche, appelée Incremental Key-Instances Extraction and Visualisation, qui permet une extraction et une visualisation incrémentale du résumé des assertions ABox de l’ontologie. Il supporte également la visualisation des données ouvertes liées (Linked Data) et le passage à l’échelle. Par ailleurs, nous proposons, dans le cadre de cette thèse, une typologie de l’imperfection des données saisies (principalement due à la discordance mnésique provoquée par la maladie), et une méthodologie pour permettre à CAPTAIN MEMO d’être tolérante à la saisie des données fausses. Nous proposons un modèle d’évaluation de la crédibilité et une approche, nommée Data Believability Estimation for Applications to Alzheimer Patients, permettant d’estimer qualitativement et quantitativement la crédibilité de chaque donnée saisie. Enfin, pour que CAPTAIN MEMO soit tolérante à la saisie des intervalles temporels imprécis nous proposons deux approches : l’une basée sur un environnement précis et l’autre basée sur un environnement flou. Dans chacune des deux approches, nous étendons l’approche 4D-fluents pour représenter les intervalles temporels imprécis et les relations temporelles qualitatives, puis nous étendons l’algèbre d’Allen pour prendre en compte les intervalles imprécis dans le cadre de notre ontologie MemoFuzzyOnto. Nos contributions sont implémentées et évaluées. Nous avons évalué l’accessibilité de ses interfaces utilisateurs, le service de CAPTAIN MEMO qui a pour but de stimuler la mémoire du patient, notre approche pour l’estimation quantitative de la crédibilité des données saisies ainsi que la visualisation du graphe générée à l’aide de Memo Graph. Nous avons également évalué la performance de Memo Graph et son utilisabilité par des experts du domaine.
2018
TEL - Thèses en ligne
France
thèse ou mémoire
prothèse
mémoire
Mémoire
intelligence
Prothèses
intelligence
mémoire
Représentation graphique
Mémoire
prothèses et implants

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N2-AUTOINDEXEE
Nos intelligences multiples : comment mieux intégrer les personnes autistes ?
https://www.franceculture.fr/emissions/les-chemins-de-la-philosophie/josef-schovanec-nos-intelligences-multiples-le-bonheur-detre-different
Et si l'autisme était une preuve d'intelligence à part ? Comment faire pour que cette forme d'intelligence soit respectée ? En philosophe, Josef Schovanec a accepté de nous livrer sa propre expérience de l'autisme.
2018
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France
français
émission radiophonique
plural
intelligence
intelligence
Personna +
mieux
trouble autistique
personnes

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N2-AUTOINDEXEE
Rôle de l’intelligence émotionnelle dans la vie sociale et professionnelle
https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-01803194
Le but de ce mémoire est de présenter une matière de réflexion sur l’impact de l’IE sur la vie sociale et professionnelle dans l’espoir de partager avec les personnes intéressées le besoin d’intégrer cette forme d’intelligence dans nos vies et nos pratiques.
2018
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DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance
France
français
thèse ou mémoire
vie
intelligence émotionnelle
professionnel
Intelligence sociale
intelligence
socialisme
rôle professionnel

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N2-AUTOINDEXEE
Médecins et patients dans le monde des data, des algorithmes et de l’intelligence artificielle
https://www.conseil-national.medecin.fr/publications/editions/data-algorithmes-lintelligence-artificielle-medecine
Ce document explore notamment l’impact actuel et futur des nouvelles technologies pour l’exercice de la médecine, pour la formation initiale et continue des médecins, pour la recherche médicale, et pour la place des patients dans le système de santé
2018
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CNOM - Conseil National de l'Ordre des Médecins
France
français
recommandation
médecins
artificiel
patients
a comme patient
intelligence
algorithmes
intelligence artificielle
algorithmes

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N3-AUTOINDEXEE
Technologies intelligentes pour l'auto-prise en charge d'une BPCO
http://www.cochrane.org/fr/CD011425/technologies-intelligentes-pour-lauto-prise-en-charge-dune-bpco
Objectifs : Évaluer l'efficacité des interventions délivrées par des technologies informatiques et mobiles versus les interventions délivrées en face à face ou sur supports papiers/numériques, ou les deux, pour faciliter, permettre et maintenir l'auto-prise en charge chez les personnes atteintes de BPCO
2017
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Cochrane
France
Royaume-Uni
français
résumé ou synthèse en français
technologie
intelligence
autosoins
intelligence
broncho-pneumopathie chronique obstructive
maladie pulmonaire obstructive chronique

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N2-AUTOINDEXEE
La santé à l'heure de l'intelligence artificielle
http://tnova.fr/notes/la-sante-a-l-heure-de-l-intelligence-artificielle
Le monde de la santé est sûrement l’un des secteurs où les enjeux de l'IA sont les plus importants. Jusqu’où une machine sera-t-elle capable d’analyser, de diagnostiquer et d’apprendre continuellement ? Quelles formes prendront la collaboration ou le partenariat entre l’homme et la machine? Pourra-t-elle remplacer le professionnel, et si oui dans quelle mesure ? Quelle délégation de compétences ? Quelle division du travail ? Et quelles activités ou spécialités médicales seront prioritairement concernées ? La présente note explore ces questions, sans faire de la futurologie
2017
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Terra Nova
France
français
information scientifique et technique
santé
intelligence
intelligence artificielle
artificiel

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N3-AUTOINDEXEE
L'intelligence émotionnelle au cours du diplôme de médecine générale : une rencontre pour les internes : étude qualitative par entretiens semi-dirigés auprès de 18 internes de médecine générale de la faculté de Lyon
http://www.sudoc.fr/196923832
L’internat est une période de transition en lien avec la prise de responsabilités. L’interne de médecine générale doit acquérir des compétences émotionnelles pendant son cursus cependant elles restent en filigrane dans le parcours pédagogique. La découverte de leurs émotions, apprendre à les gérer et les utiliser dans la relation avec les patients définit l’intelligence émotionnelle. L’étude s’est intéressée à la découverte de ces compétences et à leur évolution au cours DES
2016
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DMG Paris Diderot - Département de médecine générale de l'Université Paris Diderot
France
français
thèse ou mémoire
internat et résidence
médecins généralistes
personnel médical hospitalier
Entretien
généralisé
Conférence
interne
médecine générale
entretiens comme sujet
intelligence
médecin (médecine interne)
qualitatif
recherche qualitative
médecine interne
écoles de médecine
intelligence émotionnelle
entretien
Conférence

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24/09/2022


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