Conférence · IA en santé · VivaTech 2019
VivaTech 2019 · Microsoft Health & Life Sciences · Français
Passé — La trajectoire de l'IA en médecine
Des premiers algorithmes de diagnostic au deep learning : rétrospective structurée des jalons qui ont rendu l'IA cliniquement pertinente. Systèmes experts, imagerie médicale, génomique, et le tournant des grands jeux de données labellisées. Pourquoi la médecine a pris du retard par rapport aux autres secteurs, et ce qui a changé.
Présent — Ce que l'IA peut et ne peut pas faire en 2019
État de l'art 2019 : IA appliquée à la radiologie, prédiction du sepsis, accélération de la découverte médicamenteuse, analyse de santé populationnelle. La perspective Microsoft H&LS sur les patterns de déploiement dans les systèmes de santé européens. Le fossé entre proof-of-concept et production opérationnelle — le problème de qualité des données, les barrières d'interopérabilité, les contraintes de gouvernance.
Perspectives — Ce qui doit se passer ensuite
Conditions pour un déploiement industriel de l'IA en santé : données standardisées, ambiantes, de haute qualité ; cadres réglementaires adaptés à l'IA comme dispositif médical ; transformation organisationnelle des flux cliniques ; et le passage de l'IA comme outil à l'IA comme infrastructure. Le cadrage qui allait directement façonner PREDICARE et TweenMe.
Les trois conditions identifiées en 2019 — qualité des données, maturité réglementaire, transformation organisationnelle — sont précisément les trois problèmes que PREDICARE adresse à l'échelle territoriale et que TweenMe résout techniquement. Le défi HDLSS (High-Dimensional Low-Sample-Size), l'hétérogénéité des sources de données cliniques, le besoin d'une génération standardisée de jumeaux numériques : tout cela était nommé ici, six ans avant la solution opérationnelle.
VivaTech 2019 est l'une des premières formulations publiques de l'espace-problème que le Twingital Institute travaille aujourd'hui à résoudre.