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Communication Dans Un Congrès Année : 2022

L'intelligence hybride pour prédire l'évolution des maladies chroniques

Résumé

In personalized medicine, care individualization is a key challenge to provide a more adapted and personalized clinical decision for each patient. The access to large amounts of medical data with the available computational power as well as the evolution of Artificial Intelligence (AI) algorithms allow to overcome this challenge. However, the application of AI algorithms must enable efficient and accurate communication with physicians. The complementarity between human and artificial intelligence holds the most promise for a safe and innovative medical future. We propose a new personalized medicine approach to improve the results of machine learning algorithms and overcome some barriers to the adoption of AI in medical practice. The proposed approach is based on human-machine interaction to create predictive models of chronic disease progression, especially for multiple sclerosis (MS). CCS CONCEPTS • Human-centered computing → HCI theory, concepts and models; Pointing; Visualization techniques.
En médecine personnalisée, l’individualisation des soins est un défi majeur pour établir une décision clinique plus adaptée et personnalisée pour chaque patient. L’accès aux grandes masses de données médicales avec la puissance de calcul disponible ainsi que l’évolution des algorithmes de l’Intelligence Artificielle (IA) permettent de surmonter ce défi. Cependant, toute application d’algorithmes d’IA doit permettre une communication efficace et précise avec les médecins. La complémentarité entre l’intelligence humaine et artificielle est la plus prometteuse pour un avenir médical sécurisé et innovant. Nous proposons une nouvelle approche de la médecine personnalisée pour améliorer les résultats des algorithmes d’apprentissage automatique et faire face à certains obstacles à l’adoption de l’IA dans la pratique médicale. L’approche proposée est basée sur l’interaction humain-machine pour la création de modèles prédictifs de l’évolution des maladies chroniques, en particulier pour la sclérose en plaques (SEP).
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Papier IHM 2022 VF (1).pdf (467.31 Ko) Télécharger le fichier

Dates et versions

hal-03656359 , version 1 (02-05-2022)

Licence

Paternité

Identifiants

Citer

Chadia Ed-Driouch, Franck Mars, Pierre-Antoine Gourraud, Cédric Dumas. L'intelligence hybride pour prédire l'évolution des maladies chroniques. IHM 2022 : 33ème Conference Francophone sur l'Interaction Humain-Machine, Apr 2022, Namur, Belgique. ⟨10.1145/3502178.3529109⟩. ⟨hal-03656359⟩
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