Les Intelligence réalité mixte et objets connectés · Intelligence artificielle, ... • double...

Intelligence artificielle, réalité mixte et objets connectés

Les ateliers



SOMMAIRE

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1. Stratégie IA France par Cédric Villani

2. IA : définition et lien avec le monde médical, S. Canu

3. Les objets connectés, J-P. Blanchère

4. POC réalité mixte, Oreka ingénierie, Dr Giovanetti

5. Echanges avec la salle


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L’Intelligence Artificielle : définition et liens avec le monde médical

Stéphane Canua s i . i n s a - rouen . f r / enseignants/~scanu


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Des nouveaux outilsd’aide au diagnostic

lecture de radio Therapixel

analyse d’ECG CardioLogs

http://www.therapixel.com/ https://cardiologs.com/


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Données et corrélationsDétection de mélanome de la peau 130 000 imagesTaux d’erreur 28 % (humain 34 %)

The Digital Mammography DREAM Challenge 640 000 mammographies (1209 participants) 5 % de faux positif en moins

Analyse du rythme cardiaque 500 000 ECGPrécision 92.6 % (humain 80.0 %) sensibilité de 97 %


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La génomique, reine du big data1000 euros le séquençage complet de l’ADN3 milliards debasesLe projet de recherche All of Us : cohorte d’un million plusieurs dizaines de pétaoctets (Po) de données par an

vlab.org/events/deep- genomics/, allofus.nih.gov, theconversation.com/la- genomique-reine-du- big-data- 84155


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et pendant ce temps chez Google

DeepMind Health (deep learning) Verily (génétique, google health)

Calico (Résoudre – pas soigner – le cancer)

https://deepmind.com/applied/deepmind- health/


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Qu’est‐ce que l’intelligence artificielle ?

Il n’y a pas de définition consensuelle de l’IA• faq : ht tp: / /www-formal .s tanford.edu/ jmc/what isai /

Tentative de définition (intelligence calculatoire) :• capacité des machines de raisonner, planifier, apprendre, percevoir et

traiter les informations (comme l’esprit humain ?).• nous aider : accéder à l’information, à décider, dialoguer, traduire,

soigner, conduire, coder, prévoir, surveiller, composer, jouer…

La recherche en IA :• double objectif : comprendre ce qu’est l’intelligence et la reproduire.• un champ d’étude interdisciplinaire : l’informatique, les neurosciences, la

psychologie, la linguistique et la philosophie.


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Deux types d’IALong term AI : comprendre l’intelligenceShort term AI (applied AI) : deep learning (apprentissage statistique)

https://bootstraplabs.com/blog/2016/03/02/ai- is-going- to-change- everything/


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https://blogs.nvidia.com/blog/2016/07/29/whats- dif ference-art i f ic ia l - intel l igence-machine- learning-deeplearning-ai/

L’IA d’aujourd’huic’est l’apprentissage profond


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Réseaux de neurones : assimiler les données

https://beamandrew.github.io/deeplearning/2017/02/23/deep_learning_101_part1.html


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The caltech 101 database (2004)

101 classes,30 images par catégorie

... and the winner is NOT a deep network

• pas assez d’images

in What is the Best Multi‐Stage Architecture for Object Recognition? Jarrett et al, 2009


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The image net database(Deng et al., 2012)

ImageNet = 15 million labeled high‐resolution images of 22,000 categories.

1000 categories.1.2 million training images, 150,000 testing images. www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/


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La nouvelle modeen traitement d’images

shallow approachesdeep learning Y . LeCun StatLearn tutorial


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Deep architectureand the image net

Alex net [Krizhevsky, Sutskever, Hinton, 2012]

60 millions de paramètres2 GPURegularization tricks

• data augmentation• dropout


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L’apprentissage profond et image net

Année de publication2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

35

30

25

20

15

10

5

0

152 coucheserreur top-5 en %nombre de couchesperformance humaine

• 2012 Alex Net• 2013 ZFNet• 2014 VGG• 2015 GoogLeNet / Inception • 2016 Residual Network

karpathy’s blog: karpathy.github.io/2014/09/02/what‐ i ‐ learned ‐ from‐competing‐against‐a‐convnet‐ on‐ imagenet/


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L’apprentissage profond pour la perception

Reconnaissance de la parole, traduction automatique, le texte : répondre à des questions

Planifier : Alpha GOLes véhicules autonomes (drones et robotique)


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Conclusion

L’IA aujourd’hui :• réseaux de neurones profond• assimilation de données (beaucoup)• détection de corrélations• parfois mieux que nous

La médecine au delà des corrélations :• du bon usage de outils• du bon usage des données médicales• ce qui pourrait marcher demain. . .


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Des questions ?

ht tp : / / as i . insa - rouen . f r / ense ignan ts /~scanu/


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Les objets connectés en santéDr J.‐P. Blanchère, Responsable e‐santé Pôle TES


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DEFINITION

Les objets connectés sont des ‐ capteurs par exemple de la traçabilité des biens, ‐ de surveillance de la qualité de l’air, de la température, du niveau sonore, de l'état d'un bâtiment.

‐ capteurs de tous les appareils électroménagers communicants etc…


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Les OC en santé vont permettre

• Dans un hôpital la localisation du patient, des professionnels de santé, des matériels médicaux,

• Dans un laboratoire de biologie médicale les OC permettent la traçabilité des échantillons, depuis leurs points de collecte,

• La traçabilité du médicament pour un suivi de l’observance du traitement

• En télémédecine la mesure de différents paramètres (TA, ECG, …)


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QUANTITE D’OC DANS LE MONDE• Tous OC

• en 2017, 8,3 milliards • 2020 80 milliards

• OC en santé : • en 2017, 73 millions• 2020 161 millions


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La croissance sera principalement portée par 3 tendances• la hausse de la moyenne d’âge de la

population mondiale, • la prévalence des maladies chroniques

(comme le diabète)• la demande croissante de solutions de remise

en forme


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QU’EST‐CE QUE L’INTERNET DES OBJETS

• L’IoT caractérise des objets connectés ayant leur propre identité numérique et capables de communiquer les uns avec les autres


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L’IoT appliqué à la santé est dominé

• Par les bracelets, montres ou tout vêtement connecté = 60 %

• La croissance est prévisible pour les dispositifs liés à la surveillance des patients en temps réel avec une demande particulière pour les capteurs implantés


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Et les DM

• Ils peuvent être connectés• Ils exigent la protection des données, des

solutions de cybersécurité, un marquage CE.


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Quel lien entre IoT et IA?

• Ensemble, ils vont aider au diagnostic d’une maladie, à la prise de décision

• En cas de suivi à domicile, les capteurs connectés peuvent transmettre des données vitales des patients à une plateforme dotée d’IA qui saura faire appel à une infirmière en cas d’alerte


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IoT et datas

• Les OC sont les grands pourvoyeurs de données (les Datas)

• L’IA permettra leur analyse


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CHIRURGIE VASCULAIRE ET RÉALITÉ AUGMENTÉE


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• RÉALITÉ AUGMENTÉE PER-OPÉRATOIRE: SALLE HYBRIDE


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• RÉALITÉ AUGMENTÉE PER-OPÉRATOIRE: SALLE HYBRIDE

Synchronisation table / statifApplications avancées


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• Fusion d’image


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• Fusion d’image


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Applications avancées: modalités multiples


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• Réalité augmentée: 40-50% des patients

• Réduction de dose: Membre inférieur: 60% (8,04Gy/cm2 vs 20,1Gy/cm2) Aorte: 30% (49,7Gy/cm2 vs 71Gy/cm2)

• Réduction de pdc: Membre inférieur: 30% (28cc vs 40cc) Aorte: 47% (55cc vs 95cc)


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Réalité mixte


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Réalité mixte

• Chirurgie: Localisation

lésionnelle Repérage

anatomique Diminution du

délabrement

• Endovasculaire:o Repérage accèso Diminution

complication ponction


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Réalité mixte

• Développement

• Accessibilité

• Périmètre d’indication et évaluation


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Conclusions

• Réalités augmentée et mixte: complément à la pratique

• Intérêt: sécurité du patient, résultat de la procédure

• Contraintes: changement des pratiques, mises à jour fréquentes, participation au développement ++


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merci

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