\u00ab Pour construire son raisonnement clinique, le m\u00e9decin va b\u00e9n\u00e9ficier de donn\u00e9es massives (Big Data). S\u2019il ne dispose pas d\u2019algorithmes qui l\u2019aident \u00e0 y voir clair, il ne va pas s\u2019en sortir ! Il est absolument indispensable de promouvoir l\u2019usage de l\u2019Intelligence artificielle non pas comme outil de remplacement \u00e0 la d\u00e9cision clinique mais comme un microscope qui permet d\u2019\u00e9tablir des liens causaux, c\u2019est un peu le James Webb de la m\u00e9decine. L\u2019IA permet singuli\u00e8rement d\u2019\u00e9tendre l\u2019intelligence humaine, nous ne pouvons pas passer \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de cette r\u00e9volution ! \u00bb.<\/p>\n\n\n\n
Pr\u00e9venir les maladies et leur \u00e9volution <\/strong><\/p>\n\n\n\n L\u2019un des tout premiers objectifs de cette accumulation de donn\u00e9es et des algorithmes de l\u2019IA, c\u2019est avant tout de d\u00e9pister les maladies au stade le plus pr\u00e9coce \u00ab Le but n\u2019est pas de faire un homme \u00e9ternel mais de d\u00e9tecter les maladies le plus t\u00f4t possible afin de garantir une qualit\u00e9 de vie jusqu\u2019\u00e0 85 ans voire 90 ans. Cette approche pr\u00e9ventive fait aujourd\u2019hui ses preuves dans la lutte contre le cancer. Demain, nous soignerons la maladie d\u2019Alzheimer en bloquant les d\u00e9gradations cognitives.\u00bb<\/p>\n\n\n\n Un traitement personnalis\u00e9, mieux adapt\u00e9 et une r\u00e9duction des d\u00e9penses publiques <\/strong><\/p>\n\n\n\n Plus le m\u00e9decin sera inform\u00e9, plus il pourra explorer de nouvelles voies de traitement. \u00ab L\u2019usage de nouveaux m\u00e9dicaments et l\u2019IA seront amen\u00e9s \u00e0 proposer de nouveaux plans de traitements qui sortent des sentiers battus. \u00bb<\/p>\n\n\n\n \u00ab Si l\u2019on prend l\u2019exemple du cancer du sein, le m\u00e9decin se r\u00e9f\u00e8re \u00e0 une mammographie et toute une s\u00e9rie de donn\u00e9es (ADN de la personne, ses ant\u00e9c\u00e9dents familiaux, le lieu de r\u00e9sidence, son \u00e2ge, \u2026.) soit un ensemble de param\u00e8tres qui permet de faire du d\u00e9pistage cibl\u00e9 et \u00e9vite des radiographies quand ce n\u2019est pas n\u00e9cessaire. Cette approche permet, \u00e0 terme, de limiter les d\u00e9penses de la s\u00e9curit\u00e9 sociale. \u00bb <\/p>\n\n\n\n Zoom sur une p\u00e9pite belge : Radiomics <\/strong><\/p>\n\n\n\n L\u2019analyse des donn\u00e9es d\u2019imagerie m\u00e9dicale fait partie des champs les plus explor\u00e9s par l\u2019IA et Radiomics (HQ, Li\u00e8ge) en a fait son expertise. La soci\u00e9t\u00e9 exploite la puissance de l\u2019IA pour fournir au monde m\u00e9dical des syst\u00e8mes d\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision. \u00ab Notre objectif est de permettre d\u2019\u00e9tablir le bon diagnostic et le bon traitement gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019imagerie et l\u2019apprentissage automatique \u00bb Wim Vos, CEO Radiomics.<\/p>\n\n\n La m\u00e9decine de pr\u00e9cision devient une r\u00e9alit\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019IA et l\u2019analyse d\u2019images <\/strong><\/p>\n\n\n\n Radiomics se concentre sur l\u2019extraction de donn\u00e9es num\u00e9riques d\u2019images m\u00e9dicales afin d\u2019aider les h\u00f4pitaux dans le traitement et le suivi de patients et les soci\u00e9t\u00e9s pharmaceutiques dans le d\u00e9veloppement de nouveaux traitements. <\/em><\/p>\n\n\n\n \u00ab En oncologie, les analyses d\u2019images 3D prennent en consid\u00e9ration la taille, la forme et la composition des tumeurs ainsi que leur \u00e9volution. La prise en compte de ces param\u00e8tres nous permet de pr\u00e9dire de mani\u00e8re pr\u00e9cise l\u2019impact d\u2019un traitement sur une tumeur et de d\u00e9limiter avec pr\u00e9cision la zone de traitement. \u00bb <\/em><\/p>\n\n\n\n Homog\u00e9n\u00e9iser les processus d\u2019examens et l\u2019usage des technologies <\/strong><\/p>\n\n\n\n Afin d\u2019optimiser l\u2019utilisation de l\u2019IA en m\u00e9decine, d\u2019autres facteurs sont \u00e0 prendre en consid\u00e9ration : les processus d\u2019examens, l\u2019h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des technologies et des images \u00ab Homog\u00e9n\u00e9iser les processus d\u2019examens est difficile et ce d\u2019autant plus que les technologies \u00e9voluent rapidement. Mais il semble qu\u2019une tendance se dessine. Le plus grand d\u00e9fi reste bien entendu l\u2019h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des donn\u00e9es qui rend difficile la cr\u00e9ation de mod\u00e8les \u00e0 grande \u00e9chelle pour la prise de d\u00e9cision et l\u2019utilisation – l\u2019adoption de ces mod\u00e8les par le corps m\u00e9dical. \u00bb<\/p>\n\n\n\n La Belgique \u00e0 l\u2019avant-garde de l\u2019utilisation de l\u2019IA<\/strong><\/p>\n\n\n\n \u00ab Les d\u00e9veloppements futurs de type ChatGPT ou tout autre mod\u00e8le avanc\u00e9 bas\u00e9 sur l\u2019IA ne se feront pas en Belgique car ceux-ci demandent trop de potentiels par exemple en calcul haute performance (HPC). Ces d\u00e9veloppements seront pris en charge par de grands acteurs internationaux de type Google, Facebook ou autres. Par contre, la Belgique dispose d\u2019une expertise du domaine m\u00e9dical qui lui permet de se positionner, sans conteste, sur l\u2019utilisation de l\u2019IA en m\u00e9decine et sur la cr\u00e9ation de mod\u00e8les segment\u00e9s \u00bb conclut Wim Vos. <\/em><\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/gate-31.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Wim-Headshot-683x1024.jpg\")
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