Nathalie Barrès 24 avril 2019
Derrière le terme « Machine Learning » se cache une technologie d’intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d’apprendre sans avoir été programmés explicitement pour cette action. Il s’agit donc d’un moyen d’exploiter au maximum les Big Data.
Comment le « Machine Learning » pourrait être utilisé en médecine ?
Les systèmes interprétables par l’homme sont basés sur des règles prédéfinies par l’homme lui-même : par exemple un programme informatique utilisant une approche traditionnelle proposera un traitement adapté à un patient qui présente une hypertension artérielle en s'appuyant sur des recommandations prédéfinies. Les modèles utilisant le « Machine Learning » apprennent par l’exemple plutôt que par des règles. Des algorithmes croisent des millions de caractéristiques (notes médicales, données de suivi des patients, clichés médicaux, …) pour ensuite permettre de déterminer par exemple, un diagnostic avec une bonne précision. Le « Machine Learning » propose d’apporter un diagnostic et une prise en charge médicale personnalisée en temps réel à partir de l’ensemble des données patients disponibles et en intégrant les enseignements de l’expérience collective. Ainsi, cette technologie intègre les données de milliards de patients – ce qui dépasse largement la capacité de synthèse du cerveau humain.
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