Centre de Documentation Gilly
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: À quoi servent-elles ?
[article]
Titre : |
Données médicales patients : À quoi servent-elles ? |
Type de document : |
texte imprimé |
Auteurs : |
Anita Burgun ; Florence Baguet |
Année de publication : |
2018 |
Article en page(s) : |
p. 301-304 |
Langues : |
Français (fre) |
Mots-clés : |
DONNEES DE SANTE RECHERCHE CLINIQUE SECURITE DROIT DE LA SANTE |
Résumé : |
la complexité des prises en charge médicales, l'informatisation des données de santé générées à l'occasion des soins, et la puissance des outils informatiques actuels permettent la constitution de grandes bases de données hospitalières dans des entrepôts de données, qui sont précieuses pour la recherche en santé. À cela s'ajoute la réforme du règlement général sur la protection des données (RGPD) qui implique notamment de garantir et de documenter la sécurité et la protection des données, mais aussi de repenser nos circuits en matière de recueil du consentement des patients. |
Permalink : |
http://cdocs.helha.be/pmbgilly/opac_css/index.php?lvl=notice_display&id=58871 |
in Gestions hospitalières > 576 (mai 2018) . - p. 301-304
| ![Données médicales patients vignette](http://cdocs.helha.be/pmbgilly/opac_css/images/vide.png) |
Exemplaires (1)
|
Revues | Revue | Centre de documentation HELHa paramédical Gilly | Salle de lecture - Rez de chaussée - Armoire à volets | Exclu du prêt |
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[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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Exemplaires (1)
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REVUES | Revue | Centre de documentation HELHa paramédical Gilly | Salle de lecture - Rez de chaussée - Armoire à volets | Exclu du prêt |