Deep Learning
1. IBM Watson
Développée depuis 2005, l’intelligence artificielle d’IBM “Watson”, du nom du premier PDG d’IBM de 1914 à 1956, est une machine qui permet de répondre à n'importe quelle question posée à l’oral ou à l'écrit dans 8 langues différentes.
Cette intelligence artificielle a été développée dans un but industriel et permet aux banques, aux revendeurs, au marketing mais aussi et surtout au médical de répondre à différentes questions grâce à de gigantesques bases de données. Pour ce qui est de son mode opératoire pour répondre le plus précisément possible aux questions posées, il s’agit de regroupements et de croisements de milliers d’informations dont il dispose. Il comprend ainsi les données et fait de nouveau des recoupements avec non seulement des données qu’il a reçues mais aussi celles qu’il a lui même créées grâce à ses algorithmes et logiciels d’apprentissage.
Grâce aux technologies qui composent l’intelligence artificielle d’IBM, Watson peut aider les différents corps de métiers de la santé à prendre des décisions avec sa grande capacité à apprendre mais aussi grâce aux données qu’il possède.
Cette intelligence artificielle est connue dans le médical principalement grâce à l’Australie qui a acheté ses services pour trois ans, pour la somme de 4 milliards de dollars. Cela fait de cet achat le premier, depuis son élaboration par IBM.
C’est l’un des projets d’IBM les plus connus, mais la société développe en parallèle des programmes notamment pour des recommandations en oncologie pour des radiothérapies, des chimiothérapies… La radiologie et l’analyse d’images font aussi partie de leurs projets, parmi des dizaines d’autres.
2. Google Deepmind Health
Google a lui aussi créé un programme délivrant des avis quant aux soins nécessaires, nommé Google Deepmind Health, à nouveau basé sur l’utilisation de l’intelligence artificielle. Ce programme a de nombreux points communs avec le projet d’IBM, mais se différencie par son accessibilité. Effectivement, ce projet de Google avec l’intelligence artificielle dans le médical est plus léger en terme de matériel que celui d’IBM, permettant ainsi d’être transporté simplement sur un smartphone.
Il permet en outre d’assister les professionnels de santé pour ce qui est de leurs décisions importantes envers leurs patients. Cette technologie utilise le streaming, ou plus précisément l'échange d’informations d’un dispositif portable (ou beaucoup moins puissant) avec un serveur distant. Cela permet ainsi de pouvoir calculer les différentes options de pathologies et de soins, puis de les transmettre aux professionnels afin qu’ils puissent décider avec tous les éléments objectifs mis à sa disposition.
Pour tester et perfectionner son programme, Google s’est allié à différentes entreprises implantées de longue date dans le domaine de la santé. On peut par exemple nommer Sanofi, avec lequel il s’est associé pour créer un vaccin antigrippal, ou encore Johnson & Johnson avec lequel il a noué un partenariat pour travailler sur des robots chirurgiens de plus en plus autonomes.
Prothèses
1. "Lève toi et marche !"
En 2015 et pour la première fois dans l’histoire de la médecine, une équipe de chirurgiens américains a réussi à refaire marcher un paraplégique. Un jeune homme, totalement paralysé des jambes après un accident de motoneige ayant eu lieu cinq ans plus tôt, a en effet réussi à marcher à nouveau avec le seul appui de ses bras et d'un déambulateur.
Dans le but d’aider ce patient, les chirurgiens de la clinique Mayo de Rochester, dans le Minnesota, ont installé un implant porteur d'une électrode dans l'espace péridural en dessous de la zone abîmée de sa colonne vertébrale. Cette électrode, reliée à un stimulateur implanté dans la région abdominale, est connectée sans fil à une commande extérieure. Le docteur Kristin Zhao explique :
« L'étude montre que le système nerveux central peut s'adapter après une blessure grave, et qu'avec des interventions comme la stimulation péridurale, on peut regagner un certain contrôle des fonctions motrices ».
Le fonctionnement de cet implant est le suivant : grâce à de nombreux algorithmes, des stimulis sont envoyés depuis un ordinateur vers des électrodes posées sur les genoux du patient, via une technologie sans fil. Cet homme, pourtant paralysé à la suite de son accident, a ainsi le contrôle de ses mouvements en stimulant les muscles de ses jambes.
2. Une main bionique intuitive
Des chercheurs de l’Université de Newcastle, en Angleterre, ont mis au point en 2017 une main bionique qui utilise l’intelligence artificielle pour reconnaître ce qu’elle porte. Ils ont ainsi modifié une main myo-électrique NHS standard avec une caméra pour fournir aux amputés des membres supérieurs une prothèse plus fonctionnelle. Les différentes poignées, aidées par des capteurs sur la surface de la peau, peuvent ramasser une tasse, ou bien encore prendre une télécommande avec un ou deux doigts, par exemple uniquement le pouce et l’index.
Pour ce faire, l'équipe de chercheurs a dû faire analyser plus de 500 objets personnalisés, avec de multiples arrière-plans et angles de vue. Comme cela, l’intelligence artificielle appréhende quasiment parfaitement l’objet qui arrive à son niveau. Il s’agit quasiment d’une main bionique, agissant comme une main classique, sans que l’on n’ait besoin de penser à ce que l’on souhaite faire.
Il est vrai que cela semble certes une grande avancée, mais que l’on en entend pourtant de plus en plus parler, comme si des membres bioniques devenaient presque “communs” aujourd’hui. Mais là où celle-ci est différente, c’est que l’intelligence artificielle qui y est implantée “voit” l’objet dans sa totalité et apprend d’elle-même la manière dont il faut le saisir lorsqu’elle rencontre de nouveaux objets. Le programme peut ensuite recouper les informations qu’elle a vues du nouvel objet pour le ranger dans une catégorie, lui permettant de récupérer ce dernier avec précision. L’auteur principal de la recherche, Ghazal Ghazaei, confirme :
« La main apprend la meilleure façon de saisir les objets ».
Enfin, un des gros soucis qui a été posé aux chercheurs est la rapidité d’exécution. Il faut en effet que le membre bionique puisse réagir sans même que l’utilisateur pense à faire un mouvement, dans un délai très infime, comme un vrai membre. Là encore, c’est une grande avancée qui a été réalisée car cette main bionique, n’étant pour le moment encore qu’un prototype, est extrêmement réactive.
Robot chirurgien
Le système da Vinci est un télémanipulateur couplé à un dispositif endoscopique qui effectue les gestes réalisés actuellement en chirurgie. Tous les mouvements d’instruments sont directement commandés par un chirurgien, ce n’est donc pas le robot qui “opère”.
Le système se compose d’une console de commande à distance du patient dans la salle d’opération, comprenant un dispositif de vision stéréoscopique et des interfaces de commandes (joysticks), de “bras”, d’une interface motorisée positionnée près du patient et contrôlant directement les bras, et enfin d’une console informatique contrôlant l’ensemble. Il existe également un module pour l'entraînement virtuel. Les principaux instruments utilisés par la machine sont les écarteurs, différents types de bistouris, de pinces de dissection, etc.
Imagerie médicale
Canon Medical Systems, membre depuis 2016 du groupe Canon, travaille depuis plusieurs années maintenant dans le domaine de la recherche médicale, et plus précisément de l’imagerie médicale, c’est-à-dire tout ce qui touche à l’IRM, aux scanners… Canon Médical, à l’aide de ses partenaires dans le secteur de la santé, est actuellement en train de développer une intelligence artificielle visant à offrir de meilleurs diagnostics grâce aux IRM, cherchant principalement à diagnostiquer plus précisément et le plus tôt possible toutes les pathologies.
Par exemple, en tomodensitométrie (qui est une technique similaire à celle d’un scanner, mesurant l’absorption des rayons X par les tissus pour ensuite numériser et reconstruire des images 2D et 3D grâce à des traitements informatiques), le groupe Canon Médical se sert du DLR (Deep Learning Reconstruction). Cela permet d’améliorer grandement la qualité des images grâce au Deep Learning, c’est-à-dire le fait que la technologie apprenne par elle-même de ses précédentes données recueillies. L’intelligence artificielle permet ici de supprimer le bruit des images (les imperfections, le brouillage) et d’obtenir ainsi des images d’une excellent résolution, et en un temps bien moindre par rapport à un équipement classique. Grâce à cet énorme gain de précision, la zone d’irradiation est diminuée et les risques sont donc eux aussi réduits.
L’autre but de cette intelligence artificielle est d’accompagner le praticien en identifiant les images les plus importantes de lui même, encore une fois grâce à la technologie de Deep Learning. Le logiciel pourra alerter le médecin sur un patient présentant un risque élevé de certaines maladies, dont le docteur ne se serait peut-être pas rendu compte.
Les équipes en charge du développement de cette intelligence artificielle l'ont donc développée de telle manière à ce qu’elle puisse reconnaître certaines parties des organes visés, ce qui facilite grandement le travail du praticien en étant plus précis, ce qui diminue donc exponentiellement les risques d’irradiation du patient.
Mabu, un compagnon de soin personnalisé
Mabu est un robot conçu pour apporter des informations et du soutien aux personnes souffrant de maladies chroniques, comme le diabète, l’arthrite ou les maladies cardio-vasculaires. Il se présente comme une enceinte à commande vocale, mais apprend aussi avec le temps à connaître son patient.
Mabu est un compagnon de soin. Il est donc au courant du traitement suivi et est capable de retenir des informations sur la personnalité de chaque patient, ses intérêts ou les difficultés rencontrées lors du traitement. La conversation du robot s’adapte donc graduellement à chaque patient pour offrir une aide personnalisée et des conversations correspondant aux caractères des différents utilisateurs.
Pour plus d'informations et pour consulter les sources : Cliquez ici
Deep Learning
1. IBM Watson
Développée depuis 2005, l’intelligence artificielle d’IBM “Watson”, du nom du premier PDG d’IBM de 1914 à 1956, est une machine qui permet de répondre à n'importe quelle question posée à l’oral ou à l'écrit dans 8 langues différentes.
Cette intelligence artificielle a été développée dans un but industriel et permet aux banques, aux revendeurs, au marketing mais aussi et surtout au médical de répondre à différentes questions grâce à de gigantesques bases de données. Pour ce qui est de son mode opératoire pour répondre le plus précisément possible aux questions posées, il s’agit de regroupements et de croisements de milliers d’informations dont il dispose. Il comprend ainsi les données et fait de nouveau des recoupements avec non seulement des données qu’il a reçues mais aussi celles qu’il a lui même créées grâce à ses algorithmes et logiciels d’apprentissage.
Grâce aux technologies qui composent l’intelligence artificielle d’IBM, Watson peut aider les différents corps de métiers de la santé à prendre des décisions avec sa grande capacité à apprendre mais aussi grâce aux données qu’il possède.
Cette intelligence artificielle est connue dans le médical principalement grâce à l’Australie qui a acheté ses services pour trois ans, pour la somme de 4 milliards de dollars. Cela fait de cet achat le premier, depuis son élaboration par IBM.
C’est l’un des projets d’IBM les plus connus, mais la société développe en parallèle des programmes notamment pour des recommandations en oncologie pour des radiothérapies, des chimiothérapies… La radiologie et l’analyse d’images font aussi partie de leurs projets, parmi des dizaines d’autres.
2. Google Deepmind Health
Google a lui aussi créé un programme délivrant des avis quant aux soins nécessaires, nommé Google Deepmind Health, à nouveau basé sur l’utilisation de l’intelligence artificielle. Ce programme a de nombreux points communs avec le projet d’IBM, mais se différencie par son accessibilité. Effectivement, ce projet de Google avec l’intelligence artificielle dans le médical est plus léger en terme de matériel que celui d’IBM, permettant ainsi d’être transporté simplement sur un smartphone.
Il permet en outre d’assister les professionnels de santé pour ce qui est de leurs décisions importantes envers leurs patients. Cette technologie utilise le streaming, ou plus précisément l'échange d’informations d’un dispositif portable (ou beaucoup moins puissant) avec un serveur distant. Cela permet ainsi de pouvoir calculer les différentes options de pathologies et de soins, puis de les transmettre aux professionnels afin qu’ils puissent décider avec tous les éléments objectifs mis à sa disposition.
Pour tester et perfectionner son programme, Google s’est allié à différentes entreprises implantées de longue date dans le domaine de la santé. On peut par exemple nommer Sanofi, avec lequel il s’est associé pour créer un vaccin antigrippal, ou encore Johnson & Johnson avec lequel il a noué un partenariat pour travailler sur des robots chirurgiens de plus en plus autonomes.
Prothèses
1. "Lève toi et marche !"
En 2015 et pour la première fois dans l’histoire de la médecine, une équipe de chirurgiens américains a réussi à refaire marcher un paraplégique. Un jeune homme, totalement paralysé des jambes après un accident de motoneige ayant eu lieu cinq ans plus tôt, a en effet réussi à marcher à nouveau avec le seul appui de ses bras et d'un déambulateur.
Dans le but d’aider ce patient, les chirurgiens de la clinique Mayo de Rochester, dans le Minnesota, ont installé un implant porteur d'une électrode dans l'espace péridural en dessous de la zone abîmée de sa colonne vertébrale. Cette électrode, reliée à un stimulateur implanté dans la région abdominale, est connectée sans fil à une commande extérieure. Le docteur Kristin Zhao explique :
« L'étude montre que le système nerveux central peut s'adapter après une blessure grave, et qu'avec des interventions comme la stimulation péridurale, on peut regagner un certain contrôle des fonctions motrices ».
Le fonctionnement de cet implant est le suivant : grâce à de nombreux algorithmes, des stimulis sont envoyés depuis un ordinateur vers des électrodes posées sur les genoux du patient, via une technologie sans fil. Cet homme, pourtant paralysé à la suite de son accident, a ainsi le contrôle de ses mouvements en stimulant les muscles de ses jambes.
2. Une main bionique intuitive
Des chercheurs de l’Université de Newcastle, en Angleterre, ont mis au point en 2017 une main bionique qui utilise l’intelligence artificielle pour reconnaître ce qu’elle porte. Ils ont ainsi modifié une main myo-électrique NHS standard avec une caméra pour fournir aux amputés des membres supérieurs une prothèse plus fonctionnelle. Les différentes poignées, aidées par des capteurs sur la surface de la peau, peuvent ramasser une tasse, ou bien encore prendre une télécommande avec un ou deux doigts, par exemple uniquement le pouce et l’index.
Pour ce faire, l'équipe de chercheurs a dû faire analyser plus de 500 objets personnalisés, avec de multiples arrière-plans et angles de vue. Comme cela, l’intelligence artificielle appréhende quasiment parfaitement l’objet qui arrive à son niveau. Il s’agit quasiment d’une main bionique, agissant comme une main classique, sans que l’on n’ait besoin de penser à ce que l’on souhaite faire.
Il est vrai que cela semble certes une grande avancée, mais que l’on en entend pourtant de plus en plus parler, comme si des membres bioniques devenaient presque “communs” aujourd’hui. Mais là où celle-ci est différente, c’est que l’intelligence artificielle qui y est implantée “voit” l’objet dans sa totalité et apprend d’elle-même la manière dont il faut le saisir lorsqu’elle rencontre de nouveaux objets. Le programme peut ensuite recouper les informations qu’elle a vues du nouvel objet pour le ranger dans une catégorie, lui permettant de récupérer ce dernier avec précision. L’auteur principal de la recherche, Ghazal Ghazaei, confirme :
« La main apprend la meilleure façon de saisir les objets ».
Enfin, un des gros soucis qui a été posé aux chercheurs est la rapidité d’exécution. Il faut en effet que le membre bionique puisse réagir sans même que l’utilisateur pense à faire un mouvement, dans un délai très infime, comme un vrai membre. Là encore, c’est une grande avancée qui a été réalisée car cette main bionique, n’étant pour le moment encore qu’un prototype, est extrêmement réactive.
Robot chirurgien
Le système da Vinci est un télémanipulateur couplé à un dispositif endoscopique qui effectue les gestes réalisés actuellement en chirurgie. Tous les mouvements d’instruments sont directement commandés par un chirurgien, ce n’est donc pas le robot qui “opère”.
Le système se compose d’une console de commande à distance du patient dans la salle d’opération, comprenant un dispositif de vision stéréoscopique et des interfaces de commandes (joysticks), de “bras”, d’une interface motorisée positionnée près du patient et contrôlant directement les bras, et enfin d’une console informatique contrôlant l’ensemble. Il existe également un module pour l'entraînement virtuel. Les principaux instruments utilisés par la machine sont les écarteurs, différents types de bistouris, de pinces de dissection, etc.
Imagerie médicale
Canon Medical Systems, membre depuis 2016 du groupe Canon, travaille depuis plusieurs années maintenant dans le domaine de la recherche médicale, et plus précisément de l’imagerie médicale, c’est-à-dire tout ce qui touche à l’IRM, aux scanners… Canon Médical, à l’aide de ses partenaires dans le secteur de la santé, est actuellement en train de développer une intelligence artificielle visant à offrir de meilleurs diagnostics grâce aux IRM, cherchant principalement à diagnostiquer plus précisément et le plus tôt possible toutes les pathologies.
Par exemple, en tomodensitométrie (qui est une technique similaire à celle d’un scanner, mesurant l’absorption des rayons X par les tissus pour ensuite numériser et reconstruire des images 2D et 3D grâce à des traitements informatiques), le groupe Canon Médical se sert du DLR (Deep Learning Reconstruction). Cela permet d’améliorer grandement la qualité des images grâce au Deep Learning, c’est-à-dire le fait que la technologie apprenne par elle-même de ses précédentes données recueillies. L’intelligence artificielle permet ici de supprimer le bruit des images (les imperfections, le brouillage) et d’obtenir ainsi des images d’une excellent résolution, et en un temps bien moindre par rapport à un équipement classique. Grâce à cet énorme gain de précision, la zone d’irradiation est diminuée et les risques sont donc eux aussi réduits.
L’autre but de cette intelligence artificielle est d’accompagner le praticien en identifiant les images les plus importantes de lui même, encore une fois grâce à la technologie de Deep Learning. Le logiciel pourra alerter le médecin sur un patient présentant un risque élevé de certaines maladies, dont le docteur ne se serait peut-être pas rendu compte.
Les équipes en charge du développement de cette intelligence artificielle l'ont donc développée de telle manière à ce qu’elle puisse reconnaître certaines parties des organes visés, ce qui facilite grandement le travail du praticien en étant plus précis, ce qui diminue donc exponentiellement les risques d’irradiation du patient.
Mabu, un compagnon de soin personnalisé
Mabu est un robot conçu pour apporter des informations et du soutien aux personnes souffrant de maladies chroniques, comme le diabète, l’arthrite ou les maladies cardio-vasculaires. Il se présente comme une enceinte à commande vocale, mais apprend aussi avec le temps à connaître son patient.
Mabu est un compagnon de soin. Il est donc au courant du traitement suivi et est capable de retenir des informations sur la personnalité de chaque patient, ses intérêts ou les difficultés rencontrées lors du traitement. La conversation du robot s’adapte donc graduellement à chaque patient pour offrir une aide personnalisée et des conversations correspondant aux caractères des différents utilisateurs.
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