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Des Radiologues remplacés par des algorithmes ?

Mis en ligne le 04.01.2017 à 23:47

Xavier Comtesse

Un article scientifique paru dans le prestigieux New England Journal of Medicine fait, depuis, trembler le monde des radiologues. Ecrit par le Dr Obermeyer, de la Harvard Medical School, et son collègue Emanuel, de l’Université de Pennsylvanie, il décrit comment les nouvelles techniques de l’intelligence artificielle, qui s’appuient sur le big data et le machine learning, vont remplacer très avantageusement, à terme, les médecins radiologues, en fournissant analyses et diag­nostics en temps réel et sans beaucoup de frais!

C’est sans doute par là que tout va commencer. La médecine est à la veille d’une révolution sans précédent: celle du numérique (digital health).

La radiologie qui, aujourd’hui, coûte beaucoup d’argent au système de santé, est une cible privilégiée des innovateurs du digital health. En effet, lorsque vous voulez pénétrer un métier, celui de la médecine en l’occurrence, autant commencer là où il y a des marges, de grosses marges. Ainsi, si vous entrez dans le champ des radiologues et que vous pouvez offrir un meilleur service tout en cassant les coûts, alors vous êtes sûr d’obtenir un large soutien… notamment de la population, et des politiques par conséquent.

C’est certainement comme cela que tout va commencer pour la réduction des coûts tant attendue dans le système de santé.

L’analyse des images est le champ d’activité de prédilection pour les algorithmes autoapprenants, car ces dernières sont excellentes dans la reconnaissance de formes. Le suisse Reto Wyss, de la start-up ViDi, à Fribourg, en est d’ailleurs l’un des représentants les plus talentueux. Mondialement connu, il fait lire et interpréter à ses algorithmes autoapprenants à peu près n’importe quelle vidéo. Chercher une pièce défectueuse à la sortie d’une chaîne de production ou un globule blanc anormal au milieu de milliers d’autres fait partie de ses prouesses. Alors imaginez analyser une radio... un jeu d’enfant!

Ces algorithmes ne sont pas de type systèmes experts comme jusqu’alors, car ils ne fonctionnent pas sur une expertise préétablie et normalisée dans des bases de données. Non, ils ne cessent d’apprendre et de se perfectionner avec le flux constant de big data provenant de milliers d’expériences, car plus vous les alimentez en données provenant de cas concrets, plus ils s’améliorent. Ils finissent par fonctionner parfaitement. Ce sera fatal à l’être humain, qui atteint finalement toujours assez vite ses limites, contrairement à ce type de «machine».

Le machine learning, nom donné à cette discipline de l’intelligence artificielle, n’a pas fini de transformer notre monde car, dès le moment où vous avez besoin d’analyser et/ou d’interpréter des images numérisées, personne au monde n’est meilleur ni plus rapide que ces machines intelligentes et virtuelles.

Ainsi, la médecine fera de plus en plus appel à ces techniques et donc, demain, des métiers vont changer drastiquement, voire disparaître simplement, comme celui des radiologues!

Personne ne va pleurer la fin des radiologues, ni même celle des notaires (qui eux seront anéanti par les blockchains comme nous l'avions montré dans une chronique précédente) ... mais il serait bon tout de même de faire un bilan prévisionnel de ce qui pourrait se passer à terme dans le système médical. 

En effet, on est peut-être dans ce domaine à l'aube de l'une des plus grandes révolutions humaines: celle du digital! ... et c'est primordial de s'y intéresser car celle-ci concerne quand même nos vies.

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Références: NEJM, 29 septembre, 2016, Vol. 375:13, pp. 1,216-1,219 (Cet article a paru dans l'AGEFI page 6 du 4 janvier 2017)

 

 

 

 


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hubert.giot oui, les algorithmes n'ont pas leur pareil pour comparer des milliers d'images. Ils ont indéniablement un avantage en ce qui concerne les enregistrements existants et même s'ils peuvent évoluer, les bases fondamentales sont initiées par l'homme qui seul peut établir les liens et établir des corrélations entre phénomènes .
Je ne suis pas sur qu'un ordinateur , même ayant des fonctions d'auto apprentissage, puisse de lui-même chercher, innover et proposer de nouveaux théorèmes . Il faut se rendre compte que le chercheur ne commence pas avec l'ordinateur, mais avec différents outils et lui seul décide quels analyses il entreprend, alors que l'ordinateur se contente de puiser dans les données produites par l'homme, et parfois par inadvertance ! je pense qu'il ne montre jamais aussi génial que quand il commet des erreurs !
Ce sont 2 approches très différentes et complémentaires, l'homme garde toute sa place en tant que pionnier de la science , tandis que l'ordinateur se révèle très efficace pour analyser les exabytes de données.

04.01.2017 - 18:53

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