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Intelligence artificielle en médecine

Conférence donnée le 30 Mars à La Paillasse (Paris, France) sur l'intelligence artificielle en médecine.

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Intelligence artificielle en médecine

  1. 1. Intelligence ar,ficielle & Médecine Jean-Emmanuel Bibault MD,PhDc jean-emmanuel.bibault@aphp.fr twiCer.com/jebibault
  2. 2. •  Défini,ons •  Historique •  U,lisa,ons •  Applica,ons en médecine & cancérologie •  Vers le médecin ar,ficiel
  3. 3. Défini,ons •  Machine Learning Méthodes permeCant à une machine d'évoluer par un processus systéma,que, sans interven,on humaine •  Plusieurs méthodes (liste non exhaus,ve) –  kNN, –  SVMs, –  Random forest, –  Neural network, •  Deep Learning
  4. 4. Défini,ons •  Supervisé – À par,r de données labellisées •  Non supervisé – À par,r de données non labellisées •  Renforcé
  5. 5. Historique •  1940 : Premier concept de réseaux neuronaux •  Cycles de promesses et de décep,ons Image source : Andrew Beam
  6. 6. Récemment •  Puissance informa,que disponible (GPU) •  Quan,té massive de données : – 2013 : 4.4 ZeCabytes – 2020 : 44 ZeCabytes
  7. 7. Deep Learning •  2006 : appari,on du terme •  2012 : première percée –  Large Scale Visual Recogni,on Challenge (Imagenet database) –  AlexNet fait passer le taux d’erreur de 28 à 16% •  2014 : GoogLeNet •  2015 : Incep,on •  2016 : ResNet (56 couches)
  8. 8. Source image : hCps://www.amax.com/blog/?p=804
  9. 9. Frameworks •  Sci-Kit Learn •  Theanos •  Caffe •  Keras •  TensorFlow
  10. 10. Deep Learning •  U,lisé pour : – Reconnaissance visuelle – Reconnaissance vocale – Traduc,on (NLP) – Classifica,on – Prédic,on – Jeux vidéo – Créa,on ar,s,que
  11. 11. Deep Learning Hype
  12. 12. Deep Learning & médecine •  Augmenta,on du volume & digitalisa,on des données médicales •  Dépassement des capacités cogni,ves humaines (max 5 facteurs) •  Possibilités de : –  Diagnos,c (classifica,on) à Fiabilité, rapidité –  Prédic,on (classifica,on, séries temporelles) à Personnalisa,on des traitements
  13. 13. Difficultés •  Data en médecine : – Faible nombre de pa,ents – Parfois, faible granularité, peu structurée – Ou au contraire grand nombre de variables à Risque d’overfirng •  Effet « boîte noire » : – Créa,on d’un modèle incompréhensible pour un esprit humain
  14. 14. 129450 lésions – Incep,on v3 versus 21 dermatologues Esteva et al, Nature, 2016
  15. 15. Esteva et al, Nature, 2016
  16. 16. Esteva et al, Nature, 2016
  17. 17. •  T •  128 174 images de ré,nes •  54 ophtalmologues •  1 CNN •  Validé sur deux datasets : –  EyePACS-1 (9963 images) –  Messidor-2 (1748 images) Gulshan et al, JAMA, 2016
  18. 18. Gulshan et al, JAMA, 2016
  19. 19. •  76214 pa,ents •  Prédic,on de 78 maladies MioCo et al, Scien,fic Reports, 2016
  20. 20. MioCo et al, Scien,fic Reports, 2016
  21. 21. Deep Learning & cancérologie •  Diagnos,c plus précoce, plus certain •  Définir les pa,ents qui répondront bien •  Adapter les traitements : –  Faire un traitement plus ou moins agressif •  Exploiter les entrepôts de données des hôpitaux : –  HEGP : 170 000 pa,ents –  APHP : 6,5 millions de pa,ents
  22. 22. Perspec,ves •  Quelles spécialités sont menacées ? – A 5/10 ans ? Le diagnos,c •  Radiologues •  Anatomopathologistes – A plus long terme ? •  Tous les médecins ?
  23. 23. Vers une IA « forte » •  Nécessité une IA capable d’accomplir plusieurs tâches différentes •  Problème : « catastrophic forgerng »
  24. 24. Le médecin ar,ficiel •  Redéfini,on du rôle du médecin •  Moins de technique •  Plus d’humain, d’empathie •  Jusqu’à quand ? – Robots humanoïdes – Imita,on des émo,ons humaines
  25. 25. Simuler (ou avoir ?) des émo,ons
  26. 26. The New York Times – Exploring our Links to Robot – Mars 2017
  27. 27. Un médecin plus humain qu’un humain
  28. 28. Quelques ressources & exemples pour débuter •  TensorFlow : h"ps://www.tensorflow.org/ •  Essayer un réseau neuronal en ligne •  TensorFlow Developper Summit 2017 : – Skin Cancer Image Classifica,on – Re,nal Imaging •  Tutoriels Siraj Raval (YouTube)

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