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tificielle Médicale ont également un rôle • Agents pour la recherche d’informa- ment via les systèmes multi-agents) vont
L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE très différent à jouer dans le processus de tion : Les ‘agents’ logiciels peuvent être dans un futur proche accélérer encore le
envoyés pour rechercher et récupérer
la recherche scientifique. En particulier, les
mouvement du traitement de l’information
systèmes d’IA ont la capacité d’apprendre, des informations, par exemple sur Inter- et des actions qui en découlent.
EN MÉDECINE conduisant à la découverte de nouveaux net, qui sont considérées comme per-
phénomènes et à la création de connais-
tinentes pour un problème particulier.
sances médicales. Par exemple, un sys- L’agent contient des connaissances sur SYSTÈMES DIAGNOSTIQUES ET
Depuis toujours, l’homme a cherché à réduire ses efforts et à améliorer sa tème informatique peut être utilisé pour les préférences et les besoins de son ÉDUCATIFS
productivité dans tous les domaines en se faisant aider de machines. Ces analyser de grandes quantités de don- utilisateur, et peut également avoir be-
inventions présageaient l’avènement de technologies capables d’assurer des nées, à la recherche de motifs complexes soin de connaissances médicales pour Au cours de la première décennie de
fonctions humaines en toute autonomie. Mais ce n’est vraiment qu’au milieu du qui suggèrent des associations auparavant pouvoir évaluer l’importance et l’utilité l’IAM, la plupart des systèmes de recherche
XXe siècle que les scientifiques ont rêvé de créer un « cerveau électronique ». inattendues. De même, avec suffisamment de ce qu’il trouve. ont été développés pour aider les cliniciens
de modèle de connaissances médicales • Reconnaissance d’image et inter- dans le processus de diagnostic, générale-
Philippe BOURHIS, Direction des Systèmes d’information SI Patient, AP-HP. existantes, un système d’IA peut être uti- prétation : De nombreuses images ment dans l’intention de l’utiliser lors d’une
lisé pour montrer comment un nouvel en- médicales peuvent maintenant être in- rencontre clinique avec un patient. La plu-
semble d’observations expérimentales est terprétées automatiquement, des radio- part de ces premiers systèmes ne se sont
humaine ou du cerveau biologique, et Actuellement, l’Intelligence Artificielle en conflit avec les théories existantes. graphies planes à des images plus com- pas développés plus loin que le laboratoire
destinées à assister ou suppléer l’indivi- se déploie fortement dans tous les do- plexes comme les angiogrammes, les de recherche, en partie parce qu’ils n’ont
du dans le traitement des informations maines - l’automobile, l’aéronautique, la tomodensitogrammes et les IRM. Ceci pas obtenu suffisamment de soutien de la
massives. médecine ou encore la robotique démon- LES TECHNIQUES DE L’IA est utile dans le cas des projections de part des cliniciens pour permettre leur in-
Les champs d’application de l’IA identi- trant son utilité et sa capacité à compléter masse, par exemple, lorsque le système troduction systématique.
fiés sont : la simulation des fonctions prin- l’homme voire à s’y substituer, le surpasser L’Intelligence Artificielle s’appuie sur de nom- peut signaler des images potentielle- Il est clair qu’une partie de la base psy-
cipales du cerveau humain, la program- dans toutes les disciplines où sa vitesse de breuses disciplines scientifiques et sur des ment anormales pour une attention hu- chologique pour développer ce type de
mation sur un ordinateur pour traiter du calcul et sa masse de connaissances dé- techniques qui s’améliorent au fil du temps. maine détaillée. soutien est maintenant considérée comme
langage naturel, l’arrangement des neu- passent déjà de loin les capacités du cer- moins convaincante, étant donné que
rones « hypothétiques » de manière à leur veau humain. Les systèmes experts Le Machine Learning l’évaluation de la situation semble être un
faire former ensemble des concepts, la dé- L’Intelligence Artificielle entre au- Les systèmes experts permettent un Le machine Learning (apprentissage au- problème plus important que la formula-
termination et la mesure de la complexité jourd’hui dans une phase de croissance raisonnement avec des connaissances tomatique) semble imposer sa supréma- tion diagnostique. Cependant, certains de
d’un problème, l’auto amélioration, le dé- rapide notamment dans le domaine de médicales tie dans la conception de tout logiciel ou ces systèmes ont continué à se développer
veloppement de la faculté d’abstraction , la la santé avec les usages suivants : Les systèmes experts ou basés sur les application intelligente, c’est un procédé et se sont transformés en partie dans les
créativité et le hasard. • Le traitement des images et des vi- connaissances sont le type le plus courant qui permet aux ordinateurs de s’amélio- systèmes éducatifs.
En 1958, le laboratoire d’intelligence arti- déos (technologies de reconnaissance de système IAM dans l’utilisation clinique rer grâce à l’apprentissage. D’abord, il
ficielle du Massachusetts Institute of Tech- d’images) de routine. Ils contiennent des connais- faut bien retenir que ce n’est qu’une des • DXplain est un exemple de l’un de
L’apparition des ordinateurs, dans les an- nology, le MIT est créé, les scientifiques et • Le traitement du langage (techniques sances médicales, généralement sur une techniques de l’IA même si les médias ne ces systèmes d’aide à la décision cli-
nées 1940-1950, rend possible le rêve de les médecins sont captivés par le potentiel de reconnaissance vocale ou agent tâche très spécifique, et sont en mesure parlent généralement que de cela puisque nique. Il est utilisé pour aider dans le
modéliser l’esprit comme une boite noire, de l’IA en médecine, des ordinateurs in- conversationnel / Chatbot) de raisonner avec des données provenant celle-ci est très à la mode. processus de diagnostic, en prenant
le mathématicien Norbert Wiener lance telligents capables de stocker et de traiter • Les analyses prédictives (prédiction à de patients individuels pour arriver à des Par Machine Learning, on entend une un ensemble de résultats cliniques, y
la cybernétique, qu’il définit comme la de vastes quantités de connaissances, ai- partir d’un grand volume de données et conclusions motivées. Bien qu’il existe de somme d’algorithmes capables d’amélio- compris les signes, les symptômes, les
science du fonctionnement de l’esprit hu- dant ou surpassant les cliniciens avec des de statistiques) nombreuses variantes, les connaissances rer les performances de la machine au fur données de laboratoire et ensuite pro-
main. activités de diagnostic. Une communauté • L’automatisation intelligente, tant dans au sein d’un système expert sont généra- et à mesure qu’elle obtient des datas. C’est duit une liste de diagnostics classés.
Puis les chercheurs se détournent alors d’informaticiens et de professionnels de l’industrie que dans les autres secteurs lement représentées sous la forme d’un en- un principe d’entrées-sorties : on entre des Il fournit une justification pour chacun
de l’esprit pour se concentrer sur les neu- la santé entreprennent alors de mettre au d’activités semble de règles. informations en entrée, et on attend des in- des diagnostics différentiels et sug-
rones. C’est alors le début d’études autour point un programme de recherche pour • La conception de robots humanoïdes Il existe différents types de tâches cli- formations en sortie. Si elles sont correctes, gère d’autres investigations. Le sys-
du connexionnisme avec des essais de re- une nouvelle discipline appelée Intelli- • La bio-informatique niques auxquelles des systèmes experts on le dit à la machine (on la supervise) et si tème contient une base de données de
production dans une machine du fonction- gence Artificielle en Médecine – IAM. Ils • La simulation de systèmes complexes, peuvent être appliqués : elles sont fausses on le lui dit aussi. Et au fur probabilités grossières pour plus de 4
nement interne du cerveau humain, avec le définissent alors l’Intelligence Artificielle pour mieux comprendre leur fonction- • Générer des alertes et des rappels : et à mesure, elle apprend à avoir de plus 500 manifestations cliniques associées
développement de la traduction automa- médicale comme la construction de pro- nement Dans les situations dites en temps réel, en plus de conclusions correctes en sortie. à plus de 2 000 maladies différentes.
tique sur ordinateur et un lien entre la pen- grammes d’IA qui effectuent un diagnostic un système expert attaché à un moniteur En bref, on ne sait pas créer un pro- DXplain est couramment utilisé dans un
sée et le langage. et font des recommandations thérapeu- L’IA peut soutenir à la fois la création et peut avertir de changements dans l’état gramme qui permet à la machine de re- certain nombre d’hôpitaux et d’écoles
tiques. l’utilisation de connaissances médicales. d’un patient. Dans des circonstances connaître des images de chiens. Mais on de médecine, principalement à des
L’année 1950 sera un tournant décisif Mais le développement de l’IA n’est pas Les systèmes d’Intelligence Artificielle Mé- moins graves, il peut scanner les résul- sait programmer une machine qui pourra fins d’enseignement clinique, mais il est
dans l’histoire de l’Intelligence Artificielle, linéaire. Au milieu des années 1960, l’IA est dicale sont généralement destinés à sou- tats des tests de laboratoire ou les com- apprendre car on lui montrera des milliers également disponible pour consulta-
avec la publication de l’article Alan Turing confrontée à des freins tels que promesses tenir les hospitaliers, personnels de santé mandes de médicaments et envoyer des d’exemples, qui en tirera des conclusions tion clinique. Il a également un rôle en
estimant que si un groupe d’observateurs de traductions automatiques en masse dans l’exercice normal de leurs fonctions, rappels ou des avertissements par le biais et qui nous proposera des interprétations tant que manuel médical électronique.
ne pouvait pas distinguer l’ordinateur lors non tenues, la possibilité d’un ordinateur dans les tâches qui dépendent de la ma- d’un système de courrier électronique. de ces images que nous validerons ou non Il est capable de fournir une descrip-
d’une communication écrite par mots im- capable de battre le champion du monde nipulation des données et des connais- • Assistance diagnostique : Lorsque le et, à force, se trompera de moins en moins. tion de plus de 2000 maladies diffé-
primés d’un autre être humain dans plus d’échecs , quarante ans plus tardive. sances. Un système d’Intelligence Artifi- cas d’un patient est complexe, rare ou rentes, en mettant l’accent sur les signes
de 50% des cas , alors il fallait accepter que Après l’éclatement de la bulle Internet, cielle Médicale peut être exécuté dans un que la personne qui pose le diagnos- Le Deep Learning et les symptômes qui se produisent
l’ordinateur soit intelligent. au début des années 2000, l’IA est portée système de dossier médical électronique, tic est simplement inexpérimentée, un Le Deep Learning (apprentissage pro- dans chaque maladie et fournit des ré-
C’est en 1955, pour la première fois, à la par une nouvelle vague, qui dure jusqu’à par exemple, et alerter un clinicien lors- système expert peut aider à établir des fond) est en train d’amplifier les capacités férences récentes appropriées pour
conférence de Dartmouth, que l’on parle aujourd’hui notamment grâce au déploie- qu’il détecte une contre-indication à un diagnostics probables basés sur les et les prouesses de l’Intelligence Artifi- chaque maladie spécifique.
de concept d’Intelligence Artificielle. ment de serveurs de stockage avec une traitement planifié. Il pourrait également données du patient. cielle. Son utilisation et son perfectionne-
L’IA est représentée par une machine augmentation des capacités dans le Cloud, alerter le clinicien lorsqu’il a détecté des • Critique thérapeutique et planifica- ment pourraient accélérer la mise en place Les systèmes d’aide à la décision ne
construite pour résoudre des problèmes à l’amélioration des vitesses de calculs, à tendances dans les données cliniques sug- tion : Les systèmes peuvent rechercher de machines capables de raisonner, c’est doivent pas être «autonomes» mais peuvent
généralement résolus par des hommes l’avènement du partage des connaissances gérant des changements significatifs dans des incohérences, des erreurs et des une «technologie d’apprentissage», basée être profondément intégrés dans un sys-
et des femmes grâce à leur intelligence avec disponibilité de bases de données l’état du patient. omissions dans un plan de traitement sur des réseaux de neurones artificiels. tème de dossiers médicaux électroniques.
naturelle, une machine capable de pro- massives de plus en plus matures, au déve- existant ou peuvent être utilisés pour Cette technique permet à un programme • Le système HELP est un système
gresser elle-même pour résoudre ces loppement continu de nouvelles méthodes En plus des tâches qui nécessitent un formuler un traitement en fonction de de reconnaître le contenu d’une image ou d’information hospitalier fondé sur
problèmes. Elle est donc un ensemble algorithmiques comme l’apprentissage raisonnement avec des connaissances l’état spécifique du patient et des direc- de comprendre le langage parlé. la connaissance, mis en service dès
de notions s’inspirant de la cognition profond (deep learning). médicales, les systèmes d’Intelligence Ar- tives de traitement acceptées. D’autres techniques appliquées (notam- 1980. Il prend en charge non seulement

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