L’Intelligence Artificielle s’invite partout : des sessions pleines durant les congrès du RSNA et de l’ECR, à la publication du rapport Villani, en passant par la récente création d’une mission au sein de la FHF.
Intelligence artificielle
A. Varoquaux a commencé par faire l’introduction de cette séance dominicale qu’il a qualifiée « d’intimiste », annonçant des présentations dans le domaine du « pré-clinique ».
Le radiologue interventionnel oncologique est un thérapeute augmenté de beaucoup de façons. Les possibilités de traitements oncologiques guidés par l’image augmentent en termes de diversité et de nombre de traitements réalisés chaque année.
Les applications de l’intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la médecine et de la santé s’appuient sur la plupart des domaines couverts par l’IA, tels que la représentation des connaissances et la modélisation des raisonnements, l’apprentissage statistique et la modélisation prédictive, la décision et la gestion de l’incertitude, la planification, les systèmes multi-agents, le traitement automatique des langues, la robotique, la vision par ordinateur et la reconnaissance des formes, ou encore la modélisation cognitive et les systèmes neuro-informationnels.
L’interprétation des clichés standard des urgences est une obligation légale comme tout examen d’imagerie, mais dans la réalité les unités d’imagerie (publiques et privées) ne sont pas toujours en capacité de dicter tous ces examens. Idéalement, ces clichés, demandés avec des renseignements cliniques pertinents, devraient être interprétés en temps réel (comme le sont la plupart des scanners des urgences). Comment arriver à cet idéal dans le contexte actuel de manque de radiologues et d’augmentation continue des flux de patients en SAU ?
Dans son rapport publié en septembre 2018 sur l’application des lois de financement de la Sécurité sociale, la Cour des comptes porte un jugement critique sur la transformation digitale du système de santé français.
Amphi Havane - 12h00 - 13h00
Conférence ainmée par le Pr Isabelle Bloch – Chercheuse en mathématique et informatique
S’il y a un élément de langage qui a rapidement intégré toutes les discussions concernant l’IA en radiologie, c’est bien le « gain de temps et d’efficacité ». Mais qu’en est-il exactement ?
La question de la responsabilité professionnelle – au sens médico-légal – est centrale dans le futur développement d’outils d’intelligence augmentée utilisant des algorithmes d’apprentissage profond pour la prise en charge médicale des patients.
L’intelligence artificielle (IA) fait couler beaucoup d’encre, anime les passions et les espérances, mais comment cette technologie va-t-elle s’installer d’un point de vue pratique dans nos services d’imagerie ?
