Santé et intelligence artificielle
Renouveler et perfectionner l interprétation des images, modéliser la croissance des tumeurs, prédire la réponse aux traitements administrés, augmenter les performances en radiologie, en anatomie pathologique, en dermatologie, tirer parti des données génétiques pour comprendre les maladies, développ...
Gardado en:
| Autor Principal: | |
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| Outros autores: | , , , , , , |
| Formato: | Livre papier |
| Idioma: | Français Anglais |
| Publicado: |
Paris :
CNRS éditions
DL 2018.
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| Sujets: | |
| Nota: |
Textes en français et en anglais Cet ouvrage a été réalisé avec l'aide précieuse de Nicholas Ayache, Emmanuel Bacry, Jean-Patrick Lajonchère et Jean-Philippe Vert |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
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| 020 | |a 9782271122735 (br.) : |c 25 EUR | ||
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| 100 | 1 | |a Nordlinger, Bernard, |d 1947- | |
| 245 | 1 | 0 | |a Santé et intelligence artificielle |c sous la direction de Bernard Nordlinger et Cédric Villani ; [avant propos de Daniel Couturier et Catherine Bréchignac]. |
| 260 | |a Paris : |b CNRS éditions, |c DL 2018. | ||
| 300 | |a 1 vol. (414 p.) : |b ill. en noir et en coul., cartes, diagrammes, graphiques, couv. ill. en coul. ; |c 23 cm. | ||
| 500 | |a Textes en français et en anglais | ||
| 500 | |a Cet ouvrage a été réalisé avec l'aide précieuse de Nicholas Ayache, Emmanuel Bacry, Jean-Patrick Lajonchère et Jean-Philippe Vert | ||
| 504 | |a Notes bibliographiques | ||
| 505 | 0 | |a P. 7 -- Avant-propos / Daniel Couturier et Catherine Bréchignac -- P. 11 -- Introduction / Bernard Nordlinger et Cédric Villani -- P. 17 -- L'intelligence artificielle et la santé de demain / Cédric Villani et Bertrand Rondepierre -- P. 29 -- Advancing Healthcare Through Data-Driven Medicine and Artificiel Intelligence / Ran D. Balicer et Chandra Cohen-Stavi -- P. 39 -- Al a Vector for Positive Change in Medicine / Daniela Rus -- P. 45 -- Partie 1 : Bases de données -- P. 47 -- Apprentissage automatique et données massives en santé / Emmanuel Bacry et Stéphane Gaïffas -- P. 59 -- L'appariement d'une cohorte épidémiologique aux bases de données médico-administratives / Marie Zins et Marcel Goldberg -- P. 75 -- Les données médico-administratives de l'Assurance maladie / Claude Gissot -- P. 85 -- Comment la base SNIIRAM - PMSI permet l'étude des pratiques en chirurgie / Bertrand Lukacs -- P. 93 -- Les bases de données des hôpitaux : l'entrepôt de données de l'AP-HP / Christel Daniel et Élise Salamanca -- P. 111 -- Les bases de données des hôpitaux : l'expérience de l'Institut Curie / Alain Livartowski -- P. 121 -- La donnée intelligente, terre rare de l'intelligence artificielle / Michèle Arnoe -- P. 131 -- Anticiper la création de connaissances dès la conception des systèmes d'information / Jean-Yves Robin -- P. 139 -- Partie 2 : Aide au diagnostic et au traitement -- P. 141 -- L IA pour aider à choisir le bon traitement par le praticien / Christine Duval et Georges Uzbelger -- P. 145 -- L IA pour aider au choix du traitement et du diagnostic. Commentaire / Jacques Rouessé et Alain Livartowski -- P. 151 -- L'imagerie médicale à l'heure de l'intelligence artificielle / Nicholas Ayache -- P. 155 -- L'intelligence artificielle dans l'imagerie médicale / Johan Brag -- P. 171 -- Vers une tour de contrôle des blocs opératoires ? / Nicolas Padoy -- P. 179 -- Apprentissage statistique en grande dimension et application au diagnostic ontologique par radiomique / Charles Bouveyron -- P. 191 -- La modélisation mathématique des tumeurs / Thierry Colin -- P. 209 -- Vers un radiologue augmenté / Mostafa El Hajjam -- P. 215 -- Imagerie fonctionnelle pour la personnalisation du traitement en oncologie / Dimitris Visvikis et Catherine Cheze Le Rest -- P. 225 -- Imagerie virtuelle et anatomopathologie / Cécile Badoual -- P. 241 -- Partie 3 : Recherche -- P. 243 -- Intelligence artificielle et génomique des cancers / Jean-Philippe Vert -- P. 259 -- Après le génome, l'environnementome? / Alain-Jacques Valleron et Pierre Bougnères -- P. 273 -- Intelligence artificielle appliquée à l'oncologie / Jean-Yves Blay, Jurgi Camblong et François Sigaux -- P. 293 -- Modélisation physique et mathématique en oncologie : des exemples / Martine Ben Amar -- P. 307 -- L'intelligence artificielle pour la recherche médicale et pharmaceutique / Gilles Wainrib -- P. 319 -- L'Open Science et l'Open Data, accélérateur de la recherche scientifique / Mehdi Benchoufi et Olivier de Fresnoye -- P. 331 -- Partie 4 : Données -- P. 333 -- Les données : protection, conditions juridiques d'accès et de traitement / Jeanne Bossi-Malafosse -- P. 347 -- La CNIL et l'analyse des projets de Big data en santé / Matthieu Grall -- P. 353 -- Vision internationale des Big data / Laurent Degos -- P. 371 -- Partie 5 : Humain -- P. 373 -- Les questions de santé publique sont-elles en danger d'information ? / Gérald Bronner -- P. 383 -- Robots sociaux et affectifs : une intelligence artificielle sans conscience mais utile / Laurence Devillers -- P. 395 -- Augmenter l homme, et après ? / Guy Vallancien -- P. 401 -- L intelligence artificielle, vecteur d évolution des métiers de la santé et de l organisation de l hôpital / Jean-Patrick Lajonchère -- P. 411 -- Les auteurs | |
| 520 | |a Renouveler et perfectionner l interprétation des images, modéliser la croissance des tumeurs, prédire la réponse aux traitements administrés, augmenter les performances en radiologie, en anatomie pathologique, en dermatologie, tirer parti des données génétiques pour comprendre les maladies, développer la médecine de précision, constituer des recueils de données d une richesse jusqu ici inaccessible : toutes choses qui, en médecine, deviennent possibles grâce à l intelligence artificielle. Cette révolution des pratiques suppose un renouvellement de la formation des professionnels de santé, et pose un certain nombre de défis : défi technique et technologique posé par la taille des données, défi éthique et légal, pour protéger les données personnelles, défi de la confiance, pour convaincre les acteurs de surmonter leurs réticences. Mathématiciens modélisateurs et analystes, informaticiens, statisticiens, cancérologues, chirurgiens, onco-généticiens, sociologues, administrateurs hospitaliers, juristes, ont apporté leur contribution pour offrir au lecteur une information claire, objective et raisonnable, loin des fantasmes que le sujet peut susciter. Cet ouvrage est né de la rencontre d un mathématicien, Cédric Villani, attaché à montrer les promesses de l intelligence artificielle, avec un chirurgien chercheur, Bernard Nordlinger, qui cherche à améliorer le traitement des cancers par d ambitieux essais thérapeutiques. Il reflète les travaux du groupe de travail Intelligence artificielle et santé créé par l Académie nationale de Médecine et l Académie des Sciences. | ||
| 650 | |a Intelligence artificielle | ||
| 650 | |a Intelligence artificielle en médecine | ||
| 650 | |a Santé publique |x Systèmes d'information | ||
| 650 | |a Imagerie médicale |x Systèmes d'information | ||
| 650 | |a Médecine |x Informatique | ||
| 700 | 1 | |a Villani, Cédric, |d 1973- |4 pbd | |
| 700 | 1 | |a Ayache, Nicholas, |d 1958- |4 clb | |
| 700 | 1 | |a Bacry, Emmanuel, |d 19..- |4 clb | |
| 700 | 1 | |a Vert, Jean-Philippe, |d 1973-...., |c mathématicien. |4 clb | |
| 700 | 1 | |a Lajonchère, Jean-Patrick, |d 19..- |4 clb | |
| 700 | 1 | |a Couturier, Daniel, |d 1935-...., |c médecin. |4 aui | |
| 700 | 1 | |a Bréchignac, Catherine, |d 1946- |4 aui | |
| 997 | |0 693085 |1 Livre papier |a Ressource papier |b INSA |c 0/Bourges/ |c 0/Orléans/ |c 1/Bourges/INSA CVL/ |c 1/Orléans/BU Sciences, Technologies, STAPS/ |c 1/Orléans/Bibliothèque des Études en Santé/ |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, 610.92 SAN |z Bourges, INSA CVL, 006.3 SAN | ||