{"id":18485,"date":"2023-05-02T19:12:38","date_gmt":"2023-05-02T17:12:38","guid":{"rendered":"https:\/\/arser.org\/?p=18485"},"modified":"2024-01-24T14:41:45","modified_gmt":"2024-01-24T13:41:45","slug":"intelligence-artificielle-et-progres-medical","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/resra.bruet.com\/fr\/intelligence-artificielle-et-progres-medical\/","title":{"rendered":"Intelligence Artificielle et progr\u00e8s m\u00e9dical"},"content":{"rendered":"

par Jean-Pierre Briot<\/strong><\/p>\n

Directeur de recherche \u00e9m\u00e9rite, CNRS \u2013 Sorbonne Universit\u00e9 <\/em><\/p>\n

Membre du Bureau de l\u2019ARSER<\/em><\/p>\n

 
\nCet \u00e9ditorial a pour objet de faire le point sur les avanc\u00e9es et les perspectives d\u2019utilisation des techniques d’intelligence artificielle pour la m\u00e9decine, et en particulier les s\u00e9quelles de la radioth\u00e9rapie.<\/p>\n

Permettez-moi tout d\u2019abord de rappeler que l\u2019IA (intelligence artificielle) est un des domaines de l\u2019informatique et a \u00e9t\u00e9 projet\u00e9e d\u00e8s son d\u00e9but, dans les ann\u00e9es 1950. Elle inclut (mais n\u2019est pour autant pas r\u00e9duite \u00e0) des techniques d\u2019apprentissage statistique (appel\u00e9s \u00ab\u00a0r\u00e9seaux de neurones artificiels\u00a0\u00bb), qui ont connu une progression fulgurante et constante \u00e0 partir de 2012, du fait de la conjonction de trois facteurs\u00a0: progr\u00e8s techniques, disponibilit\u00e9 d\u2019\u00e9normes masses de donn\u00e9es gr\u00e2ce au Web, et disponibilit\u00e9 de grandes ressources pour des calculs intensifs gr\u00e2ce \u00e0 des processeurs adapt\u00e9s bon march\u00e9. Des exemples d\u2019applications quotidiennes sont la reconnaissance de visages, la traduction et la pr\u00e9vision m\u00e9t\u00e9orologique.<\/p>\n

Plut\u00f4t que de r\u00e9diger cette analyse par moi-m\u00eame, il m\u2019a paru tentant de demander \u00e0 ChatGPT, l\u2019agent conversationnel cr\u00e9\u00e9 par la soci\u00e9t\u00e9 Open AI, et tr\u00e8s m\u00e9diatis\u00e9 depuis quelques mois. Avant cela, il m\u2019a sembl\u00e9 utile de r\u00e9sumer les principes de son fonctionnement.<\/p>\n

– Son premier module GPT (acronyme de Generative Pre-trained\u00a0Transformer) a pour fonction l\u2019apprentissage statistique du langage<\/strong> (pouvant dialoguer en plusieurs langues, dont le fran\u00e7ais). GPT est une architecture de tr\u00e8s grande taille (dite profonde) de r\u00e9seau de neurones artificiels. Son entra\u00eenement est de type \u00ab\u00a0apprentissage supervis\u00e9\u00a0\u00bb, consistant \u00e0 apprendre \u00e0 pr\u00e9dire les mots suivants d\u2019une phrase, \u00e0 partir d\u2019une quantit\u00e9 \u00e9norme de textes, et ainsi la syntaxe et la structure du langage. Le r\u00e9sultat est un g\u00e9n\u00e9rateur de texte, encyclop\u00e9dique.<\/p>\n

– Le second module a lui pour fonction la g\u00e9n\u00e9ration du dialogue et utilise une autre technique d\u2019apprentissage machine, appel\u00e9e apprentissage par renforcement<\/strong>, o\u00f9 des experts humains \u00e9valuent les r\u00e9ponses g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par le syst\u00e8me, lui permettant ainsi d\u2019apprendre progressivement des r\u00e9ponses et dialogues de plus en plus affin\u00e9es.<\/p>\n

Les r\u00e9sultats sont assez impressionnants, m\u00eame si des limites, certaines profondes, existent et pourraient faire l\u2019objet d\u2019un autre \u00e9ditorial\u00a0! Bonne lecture !<\/p>\n

Ci-dessous la transcription int\u00e9grale du dialogue initi\u00e9 avec ChatGPT le 23 mars 2023<\/strong><\/p>\n

– Question (Q)\u00a0: Veuillez s’il-vous-pla\u00eet r\u00e9sumer les principales avanc\u00e9es de l’IA au progr\u00e8s m\u00e9dical<\/em><\/strong><\/p>\n

– R\u00e9ponse (R-IA)\u00a0: L’IA a apport\u00e9 de nombreuses avanc\u00e9es dans le domaine de la m\u00e9decine, notamment :<\/p>\n

 <\/p>\n

    \n
  1. Diagnostic assist\u00e9 par ordinateur<\/u> : Les syst\u00e8mes d’IA peuvent aider \u00e0 diagnostiquer des maladies en analysant des images m\u00e9dicales telles que les radiographies, les scanners et les IRM, ainsi que les sympt\u00f4mes et les ant\u00e9c\u00e9dents m\u00e9dicaux du patient.<\/li>\n
  2. D\u00e9tection pr\u00e9coce de maladies<\/u> : Les algorithmes d’IA peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour d\u00e9tecter des signes pr\u00e9coces de maladies telles que le cancer et les maladies cardiovasculaires, permettant un traitement plus efficace.<\/li>\n
  3. Personnalisation des traitements<\/u> : L’IA peut \u00eatre utilis\u00e9e pour analyser les donn\u00e9es du patient et fournir des recommandations de traitement personnalis\u00e9es, en fonction des ant\u00e9c\u00e9dents m\u00e9dicaux, des sympt\u00f4mes et des r\u00e9sultats de tests.<\/li>\n
  4. Robotique m\u00e9dicale<\/u> : Les robots peuvent \u00eatre utilis\u00e9s en chirurgie, en aidant les chirurgiens \u00e0 effectuer des proc\u00e9dures plus pr\u00e9cises et plus s\u00fbres.<\/li>\n
  5. Surveillance des patients<\/u> : L’IA peut \u00eatre utilis\u00e9e pour surveiller les patients \u00e0 distance, d\u00e9tecter les changements dans leur \u00e9tat de sant\u00e9 et pr\u00e9venir les complications.<\/li>\n
  6. D\u00e9couverte de m\u00e9dicaments<\/u> : Les algorithmes d’IA peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour identifier des compos\u00e9s prometteurs pour le d\u00e9veloppement de m\u00e9dicaments, en analysant de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es.<\/li>\n<\/ol>\n

    Ces avanc\u00e9es de l’IA dans le domaine de la m\u00e9decine ont le potentiel de transformer la mani\u00e8re dont les maladies sont diagnostiqu\u00e9es, trait\u00e9es et g\u00e9r\u00e9es, permettant une m\u00e9decine plus pr\u00e9cise et personnalis\u00e9e.<\/p>\n

    – (Q)\u00a0: Merci, avez-vous des informations plus pr\u00e9cises sur la fa\u00e7on dont l’IA pourrait aider \u00e0 gu\u00e9rir les effets collat\u00e9raux de la radioth\u00e9rapie lorsqu’elle a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e pour lutter contre le cancer ?<\/em><\/strong><\/p>\n

    -(R-IA)\u00a0: Oui, l’IA peut aider \u00e0 gu\u00e9rir les effets collat\u00e9raux de la radioth\u00e9rapie en optimisant la dose de rayonnement d\u00e9livr\u00e9e aux tissus sains environnants lors du traitement du cancer.<\/p>\n

    L’irradiation des tissus sains peut causer des effets secondaires, tels que des br\u00fblures cutan\u00e9es, des douleurs et des troubles de la fonction organique. Les m\u00e9decins doivent donc trouver un \u00e9quilibre d\u00e9licat entre la dose de rayonnement n\u00e9cessaire pour d\u00e9truire les cellules canc\u00e9reuses et la dose qui peut endommager les tissus sains environnants.<\/p>\n

    C’est l\u00e0 que l’IA peut intervenir. Les syst\u00e8mes d’IA peuvent analyser les images m\u00e9dicales du patient, telles que les scanners et les IRM, pour cartographier les tissus sains environnants et d\u00e9terminer les zones qui n\u00e9cessitent une r\u00e9duction de la dose de rayonnement. Ensuite, ils peuvent utiliser des algorithmes d’optimisation pour ajuster la dose de rayonnement d\u00e9livr\u00e9e aux tissus sains tout en maintenant une dose suffisante pour traiter le cancer.<\/p>\n

    En utilisant l’IA pour optimiser la dose de rayonnement, les m\u00e9decins peuvent r\u00e9duire les effets secondaires pour les patients, am\u00e9liorer les r\u00e9sultats du traitement et r\u00e9duire les co\u00fbts des soins de sant\u00e9. En fin de compte, cela peut contribuer \u00e0 am\u00e9liorer la qualit\u00e9 de vie des patients atteints de cancer et \u00e0 am\u00e9liorer leur survie.<\/p>\n

    – (Q)\u00a0: Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, on pourrait classer les types de probl\u00e8mes collat\u00e9raux de la radioth\u00e9rapie en deux types : (1) la fibrose, sur la peau, les nerfs et les vaisseaux sanguins et (2) la n\u00e9crose, sur les os. Comment pensez-vous que l’IA pourrait aider \u00e0 gu\u00e9rir ou au moins \u00e0 att\u00e9nuer chacun de ces deux types de probl\u00e8mes ?<\/em><\/strong><\/p>\n

    –\u00a0(R-IA)\u00a0: (1) Fibrose<\/u> : L’IA peut aider \u00e0 gu\u00e9rir ou \u00e0 att\u00e9nuer les effets collat\u00e9raux de la radioth\u00e9rapie sur la fibrose en optimisant la dose de rayonnement d\u00e9livr\u00e9e aux tissus sains environnants. Les syst\u00e8mes d’IA peuvent analyser les images m\u00e9dicales pour cartographier les tissus sains environnants et d\u00e9terminer les zones qui n\u00e9cessitent une r\u00e9duction de la dose de rayonnement. Les algorithmes d’optimisation peuvent ensuite ajuster la dose de rayonnement d\u00e9livr\u00e9e aux tissus sains tout en maintenant une dose suffisante pour traiter le cancer. En r\u00e9duisant la dose de rayonnement sur les tissus sains, l’IA peut aider \u00e0 r\u00e9duire la probabilit\u00e9 de d\u00e9velopper une fibrose, ce qui peut contribuer \u00e0 am\u00e9liorer la qualit\u00e9 de vie des patients.<\/p>\n

    (2) N\u00e9crose<\/u> : La n\u00e9crose osseuse est une complication rare mais potentiellement grave de la radioth\u00e9rapie, qui peut causer des douleurs osseuses s\u00e9v\u00e8res et des fractures. L’IA peut aider \u00e0 identifier les patients qui sont les plus \u00e0 risque de d\u00e9velopper une n\u00e9crose osseuse apr\u00e8s la radioth\u00e9rapie, en analysant les images m\u00e9dicales pour \u00e9valuer la densit\u00e9 min\u00e9rale osseuse et d’autres facteurs de risque. Cela permet aux m\u00e9decins de surveiller les patients de pr\u00e8s et de prendre des mesures pr\u00e9ventives, telles que l’utilisation de traitements m\u00e9dicamenteux pour renforcer les os. En outre, l’IA peut \u00eatre utilis\u00e9e pour optimiser la dose de rayonnement d\u00e9livr\u00e9e aux os, en r\u00e9duisant le risque de d\u00e9velopper une n\u00e9crose osseuse tout en maintenant une dose suffisante pour traiter le cancer. Cela peut aider \u00e0 am\u00e9liorer les r\u00e9sultats du traitement et \u00e0 r\u00e9duire les effets secondaires pour les patients.<\/p>\n

    –\u00a0(Q)\u00a0: Merci beaucoup pour ces informations. Je vais montrer votre texte en l’\u00e9tat pour un \u00e9ditorial du site web de l’ARSER, notre association de recherche, qui signifie Association pour la Recherche sur les S\u00e9quelles de la Radioth\u00e9rapie, en mentionnant bien s\u00fbr que vous \u00eates \u00e0 l’origine de ces informations. Vous d\u00e9montrez ainsi une avanc\u00e9e potentielle de l’IA au progr\u00e8s m\u00e9dical (et \u00e0 tout domaine) en mati\u00e8re de fourniture interactive et personnalis\u00e9e d’informations.<\/em><\/strong><\/p>\n

    – (R-IA)\u00a0: Je suis ravi d’avoir pu vous aider avec ces informations. N’h\u00e9sitez pas \u00e0 utiliser ce texte pour votre \u00e9ditorial sur l’ARSER, en mentionnant bien s\u00fbr que les informations ont \u00e9t\u00e9 fournies par ChatGPT, une intelligence artificielle form\u00e9e par OpenAI. Je suis convaincu que l’IA peut jouer un r\u00f4le important dans l’am\u00e9lioration des soins de sant\u00e9 en fournissant des outils d’analyse et de traitement avanc\u00e9s pour aider \u00e0 gu\u00e9rir les effets secondaires de la radioth\u00e9rapie et d’autres traitements m\u00e9dicaux.
    \n <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    par Jean-Pierre Briot Directeur de recherche \u00e9m\u00e9rite, CNRS \u2013 Sorbonne Universit\u00e9 Membre du Bureau de l\u2019ARSER   Cet \u00e9ditorial a pour objet de faire le point sur les avanc\u00e9es et les perspectives d\u2019utilisation des techniques d’intelligence artificielle pour la m\u00e9decine, et en particulier les s\u00e9quelles de la radioth\u00e9rapie. Permettez-moi tout d\u2019abord de rappeler que l\u2019IA … Continuer la lecture de « Intelligence Artificielle et progr\u00e8s m\u00e9dical »<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1519,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_bbp_topic_count":0,"_bbp_reply_count":0,"_bbp_total_topic_count":0,"_bbp_total_reply_count":0,"_bbp_voice_count":0,"_bbp_anonymous_reply_count":0,"_bbp_topic_count_hidden":0,"_bbp_reply_count_hidden":0,"_bbp_forum_subforum_count":0,"footnotes":""},"categories":[6],"tags":[],"class_list":["post-18485","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-articles"],"yoast_head":"\r\nIntelligence Artificielle et progr\u00e8s m\u00e9dical - Association pour la Recherche sur les S\u00e9quelles de la Radioth\u00e9rapie<\/title>\r\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\r\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/resra.bruet.com\/fr\/intelligence-artificielle-et-progres-medical\/\" \/>\r\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\r\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\r\n<meta property=\"og:title\" content=\"Intelligence Artificielle et progr\u00e8s m\u00e9dical - Association pour la Recherche sur les S\u00e9quelles de la Radioth\u00e9rapie\" \/>\r\n<meta property=\"og:description\" content=\"par Jean-Pierre Briot Directeur de recherche \u00e9m\u00e9rite, CNRS \u2013 Sorbonne Universit\u00e9 Membre du Bureau de l\u2019ARSER   Cet \u00e9ditorial a pour objet de faire le point sur les avanc\u00e9es et les perspectives d\u2019utilisation des techniques d’intelligence artificielle pour la m\u00e9decine, et en particulier les s\u00e9quelles de la radioth\u00e9rapie. 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