Vers une révolution des processus grâce à l’IA

Contexte de l’IA en santé

Dans le domaine de l’IA en santé, on ne le sait pas toujours, mais la France dispose d’un écosystème dynamique avec des équipes de recherche académique d’excellence et un réseau médical de renommée mondiale. Il peut également compter sur de grandes entreprises pharmaceutiques et technologiques très actives ainsi que sur des startups innovantes. Une révolution médicale est en cours, et l’intelligence artificielle est au cœur de cette révolution. Toutefois, l’utilisation d’outils sophistiqués pour mieux gérer et analyser les données de santé (grande richesse et volumétrie) permettent d’ores et déjà d’améliorer grandement le dépistage et la prise en charge thérapeutique de nombreuses pathologies, la surveillance de phénomènes épidémiques et des effets indésirables des médicaments.

Le grand défi des prochaines années sera de faire progresser le processus de collecte, de gestion et d’analyse des données afin de mieux assurer la sécurité et l’efficacité des traitements en milieux de soins et améliorer la santé des populations en milieux de vie et de travail.

Quelques exemples pour illustrer cette révolution en marche

• Au niveau individuel :
  • les objets connectés pour prévenir les chutes chez les personnes âgées, avertir de la prise de médicaments pour les malades ;
  • l’interprétation de l’imagerie médicale avec un gain de temps et de précision, la télémédecine pour réduire les inégalités d’accès aux soins dans les zones urbaines à forte tension ou les zones rurales en proie aux déserts médicaux ;
  • l’accélération de la recherche de nouvelles molécules prometteuses pour un gain en précision et en efficacité du traitement, etc.
• Au niveau populationnel :
  • la détection précoce des épidémies avec des traitements en temps quasi réel des données hospitalières, des comptes rendus médicaux ou des réseaux sociaux ;
  • la surveillance des effets indésirables des médicaments mis sur le marché ;
  • l’amélioration des campagnes de prévention de maladies chez des profils particuliers d’individus, en fonction des données génétiques, expositions environnementales, activités professionnelles, etc.

Notre certificat de spécialisation « Intelligence artificielle en santé »

Cette formation a été créée avant la crise du Covid-19 ; elle est coordonnée par Mounia N. Hocine, biostatisticienne et enseignante-chercheuse au Cnam. Elle vise à former un public déjà familier avec le traitement de données au sens large (qui exerce ou souhaite exercer dans le domaine de la santé) aux principaux outils de d’IA en bénéficiant du savoir-faire terrain des experts associés au développement du programme pédagogique. Au regard de la quantité et de la qualité d’outils déjà disponibles en ligne, l’intention est d’accompagner les professionnels vers une meilleure conduite de projets en science de données de santé à l’ère de l’IA.

Pour être compétitif et efficace de nos jours, acquérir une gamme de compétences en IA couvrant plusieurs techniques et compétences générales est indispensable dans la conduite de projets en sciences de données de santé, ce que propose notre certificat en s’attachant particulièrement à la multidisciplinarité : connaître les fondamentaux du data management et du big data, savoir structurer et modéliser des données de grandes échelles, maîtriser les enjeux liés à la gouvernance et la sécurisation des données de santé.

Quelques profils d’experts intervenant dans le certificat de spécialisation « Intelligence artificielle en santé »

Arthur André

Arthur André est neurochirurgien à la Pitié-Salpêtrière. Ses travaux de recherche portent sur les applications de l'IA et de la robotique moderne, en particulier dans la chirurgie du crâne et de la colonne vertébrale. Il a codéveloppé un algorithme qui fournit un modèle prédictif en chirurgie du dos.

• Au sein du certificat, il animera la conférence « Comment l'IA modifie notre pratique de la médecine ? Développement d'outils pour améliorer la pratique courante en chirurgie ».

Sébastien Marqué

Sébastien Marqué est épidémiologiste et biostatisticien, l'un des fondateurs d'Horiana, société spécialisée dans l'analyse des données de santé. Il travaille sur les problématiques d'analyses de données en vie réelle de grandes dimensions.

• Au sein du certificat, il animera la conférence « Développement de méthodes de machine learning sur des bases de données multi-sources enrichies : cas d'usage autour de l'utilisation des données du Système national des données de santé (SNDS) liées à un registre national ».

Emmanuel Pham

Emmanuel Pham est médecin et statisticien dans le domaine de l’industrie pharmaceutique, pour les Laboratoires Pierre Fabre, Sanofi-Aventis, Ipsen et Novadiscovery.

• Au sein du certificat, il animera la conférence : « Comment les techniques modernes viennent enrichir et accélérer le développement pharmaceutique pour permettre l'accélération de la mise à disposition du patient d'un traitement efficace et personnalisé ? ».

Josselin Noirel

Josselin Noirel est maître de conférences en génétique humaine et biologie des systèmes au Cnam. Ses travaux portent sur l’identification des déterminants génétiques et fonctionnels des maladies complexes et sur les biomarqueurs du sang.

• Au sein du certificat, il animera la conférence « Analyse des données de séquençage d’une banque de données de biomarqueurs du sang ».