Centre de Documentation Gilly / CePaS-Centre du Patrimoine Santé
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et du CePaS - Centre du Patrimoine Santé
[article]
| Titre : |
Intelligence artificielle et radiothérapie : quelles bases et quelles perspectives ? |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Anita Burgun |
| Année de publication : |
2019 |
| Article en page(s) : |
p. 913-916 |
| Note générale : |
Doi : 10.1016/j.canrad.2019.08.005 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ONCOLOGIE RADIOTHÉRAPIE Médecine de précision Algorithme |
| Résumé : |
L’intelligence artificielle est une notion hautement polysémique. Pour réaliser un raisonnement complexe dans la vie réelle, et s’adapter à des connaissances et des situations nouvelles, deux grandes approches sont développées en informatique : les réseaux de neurones basés sur le modèle connexionniste (deep learning) pour l’apprentissage, et les méthodes symboliques et logiques capables de travailler à un niveau abstrait de description et de raisonnement. Les algorithmes d’intelligence artificielle reproduisant les processus de déduction, induction et abduction ont des applications en radiothérapie. Combinés à la radiomique, les réseaux de neurones ont obtenu de bons résultats en classification d’images, traitement du langage naturel, phénotypage à partir des dossiers patients, adaptation des traitements. Les approches logiques ont produit des ontologies formelles, des algorithmes déterministes pour la décision et des méthodes de vérification de cohérence des systèmes complexes. Une intelligence artificielle hybride conjuguant apprentissage et logique est nécessaire pour réaliser des tâches complexes allant au delà de l’intelligence artificielle qui réalise des tâches restreintes et spécialisées. Combinée à des modèles formalisant les connaissances physicobiologiques, l’intelligence artificielle est au cœur de nouveaux outils comme les jumeaux numériques (digital twins) nécessaires à la médecine de précision en oncologie. |
| Permalink : |
http://cdocs.helha.be/pmbgilly/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=66733 |
in Cancer Radiothérapie > 23/8 (Décembre 2019) . - p. 913-916
[article] Intelligence artificielle et radiothérapie : quelles bases et quelles perspectives ? [texte imprimé] / Anita Burgun . - 2019 . - p. 913-916. Doi : 10.1016/j.canrad.2019.08.005 Langues : Français ( fre) in Cancer Radiothérapie > 23/8 (Décembre 2019) . - p. 913-916
| Mots-clés : |
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ONCOLOGIE RADIOTHÉRAPIE Médecine de précision Algorithme |
| Résumé : |
L’intelligence artificielle est une notion hautement polysémique. Pour réaliser un raisonnement complexe dans la vie réelle, et s’adapter à des connaissances et des situations nouvelles, deux grandes approches sont développées en informatique : les réseaux de neurones basés sur le modèle connexionniste (deep learning) pour l’apprentissage, et les méthodes symboliques et logiques capables de travailler à un niveau abstrait de description et de raisonnement. Les algorithmes d’intelligence artificielle reproduisant les processus de déduction, induction et abduction ont des applications en radiothérapie. Combinés à la radiomique, les réseaux de neurones ont obtenu de bons résultats en classification d’images, traitement du langage naturel, phénotypage à partir des dossiers patients, adaptation des traitements. Les approches logiques ont produit des ontologies formelles, des algorithmes déterministes pour la décision et des méthodes de vérification de cohérence des systèmes complexes. Une intelligence artificielle hybride conjuguant apprentissage et logique est nécessaire pour réaliser des tâches complexes allant au delà de l’intelligence artificielle qui réalise des tâches restreintes et spécialisées. Combinée à des modèles formalisant les connaissances physicobiologiques, l’intelligence artificielle est au cœur de nouveaux outils comme les jumeaux numériques (digital twins) nécessaires à la médecine de précision en oncologie. |
| Permalink : |
http://cdocs.helha.be/pmbgilly/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=66733 |
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