{"id":196,"date":"2021-07-06T18:33:14","date_gmt":"2021-07-06T16:33:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.linkidoc.fr\/blog\/2021\/07\/06\/comment-lapprentissage-de-lia-peut-proteger-la-vie-privee-des-patients-tout-en-offrant-une-recherche-precieuse\/"},"modified":"2021-07-06T18:33:14","modified_gmt":"2021-07-06T16:33:14","slug":"comment-lapprentissage-de-lia-peut-proteger-la-vie-privee-des-patients-tout-en-offrant-une-recherche-precieuse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.linkidoc.fr\/blog\/2021\/07\/06\/comment-lapprentissage-de-lia-peut-proteger-la-vie-privee-des-patients-tout-en-offrant-une-recherche-precieuse\/","title":{"rendered":"Comment l’apprentissage de l’IA peut prot\u00e9ger la vie priv\u00e9e des patients tout en offrant une recherche pr\u00e9cieuse"},"content":{"rendered":"
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Les organisations de sant\u00e9 continuent de faire de grands progr\u00e8s dans leur utilisation des applications d’intelligence artificielle pour am\u00e9liorer les soins aux patients. Mais pour que les syst\u00e8mes d’IA produisent des algorithmes de haute qualit\u00e9, ils ont besoin d’ensembles de donn\u00e9es volumineux et diversifi\u00e9s.<\/p>\n

La compilation de ces ensembles de donn\u00e9es peut \u00eatre un d\u00e9fi en raison des obligations r\u00e9glementaires et \u00e9thiques qui restreignent l’acc\u00e8s aux donn\u00e9es des patients. Ces obligations peuvent conduire les directeurs de l’informatique m\u00e9dicale \u00e0 adopter des politiques interdisant aux donn\u00e9es de sant\u00e9 de quitter une organisation.<\/p>\n

La r\u00e9ticence \u00e0 compiler de grands ensembles de donn\u00e9es, motiv\u00e9e par les risques croissants de p\u00e9nalit\u00e9s financi\u00e8res et de dommages \u00e0 la r\u00e9putation, se heurte \u00e0 l’int\u00e9r\u00eat croissant pour la cr\u00e9ation et le d\u00e9ploiement de mod\u00e8les d’IA m\u00e9dicale dans les soins de sant\u00e9. De nouvelles solutions sont n\u00e9cessaires pour permettre la formation de mod\u00e8les d’IA tout en prot\u00e9geant la vie priv\u00e9e des patients.<\/p>\n<\/div>\n

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Formation requise pour l’IA en imagerie m\u00e9dicale<\/h2>\n

La quantit\u00e9 de donn\u00e9es de formation en imagerie m\u00e9dicale, en particulier les donn\u00e9es accessibles au public, est une fraction de ce qui est disponible dans d’autres domaines. La p\u00e9nurie d’ensembles de donn\u00e9es organis\u00e9s et repr\u00e9sentatifs est l’un des principaux obstacles au d\u00e9veloppement de solutions d’IA significatives pour l’imagerie m\u00e9dicale, et la protection de la vie priv\u00e9e des patients ajoute \u00e0 la difficult\u00e9.<\/p>\n

R\u00e9cemment, des entreprises telles que NVIDIA et Google ont cr\u00e9\u00e9 des outils logiciels pour permettre des techniques de distribution de donn\u00e9es pour la formation de l’IA. Un exemple est l’apprentissage f\u00e9d\u00e9r\u00e9, qui fonctionne en d\u00e9ployant des mod\u00e8les d’IA dans chaque institution participante dans un groupe distinct (ou \u00ab\u00a0f\u00e9d\u00e9ration\u00a0\u00bb). Les mod\u00e8les sont ensuite form\u00e9s individuellement dans chaque institution gr\u00e2ce \u00e0 l’exposition aux donn\u00e9es locales. Pendant la formation, les mod\u00e8les sont p\u00e9riodiquement envoy\u00e9s \u00e0 un serveur central f\u00e9d\u00e9r\u00e9, o\u00f9 ils sont agr\u00e9g\u00e9s. Le mod\u00e8le agr\u00e9g\u00e9 est ensuite redistribu\u00e9 \u00e0 chaque \u00e9tablissement pour une formation compl\u00e9mentaire. Il s’agit de l’\u00e9tape cl\u00e9 pour pr\u00e9server la confidentialit\u00e9, car les mod\u00e8les eux-m\u00eames ne sont constitu\u00e9s que de param\u00e8tres qui ont \u00e9t\u00e9 adapt\u00e9s aux donn\u00e9es, et non aux donn\u00e9es prot\u00e9g\u00e9es elles-m\u00eames.<\/p>\n

Au fil du temps, ce processus permet aux mod\u00e8les d’IA de b\u00e9n\u00e9ficier des connaissances acquises dans chaque institution de la f\u00e9d\u00e9ration. Une fois la formation termin\u00e9e, un seul mod\u00e8le agr\u00e9g\u00e9 est produit qui a \u00e9t\u00e9, indirectement, form\u00e9 sur les donn\u00e9es de toutes les institutions de la f\u00e9d\u00e9ration.<\/p>\n

PLUS DE HEALTHTECH<\/strong>: Quelle est la prochaine \u00e9tape pour l’IA dans le domaine de la sant\u00e9\u00a0?<\/em><\/p>\n

Des signes de promesse pour l’IA m\u00e9dicale<\/h2>\n

Dans une \u00e9tude publi\u00e9e cette ann\u00e9e, notre \u00e9quipe du laboratoire de diagnostic informatique de l’UCLA a \u00e9tudi\u00e9 l’utilisation d’une architecture d’apprentissage f\u00e9d\u00e9r\u00e9e pour former un mod\u00e8le d’IA d’apprentissage en profondeur pour localiser et d\u00e9limiter la prostate dans les IRM \u00e0 l’aide de donn\u00e9es de diff\u00e9rentes institutions. Nous avons constat\u00e9 que l’apprentissage f\u00e9d\u00e9r\u00e9 produisait un mod\u00e8le d’IA qui fonctionnait mieux sur les donn\u00e9es des institutions participantes et sur les donn\u00e9es de diff\u00e9rentes institutions par rapport aux mod\u00e8les form\u00e9s sur les donn\u00e9es d’une seule institution participante.<\/p>\n

Pour comprendre l’engouement pour l’apprentissage f\u00e9d\u00e9r\u00e9, demandez-vous si les organisations d’une f\u00e9d\u00e9ration \u00e9taient des utilisateurs de smartphones qui avaient accept\u00e9 de permettre \u00e0 un algorithme d’analyser les images sur leurs t\u00e9l\u00e9phones, permettant potentiellement la formation de mod\u00e8les avec un calcul distribu\u00e9 et les donn\u00e9es d’un vaste groupe d’utilisateurs. Dans cette perspective, on peut imaginer des sc\u00e9narios analogues en m\u00e9decine dans lesquels les patients peuvent opter pour des f\u00e9d\u00e9rations d’indemnisation. Cela pourrait acc\u00e9l\u00e9rer l’innovation dans l’espace de l’IA m\u00e9dicale.<\/p>\n

Le d\u00e9veloppement r\u00e9ussi d’algorithmes d’IA m\u00e9dicale n\u00e9cessite une exposition \u00e0 une grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es repr\u00e9sentatives des patients du monde entier. Nos r\u00e9sultats d\u00e9montrent une alternative aux complexit\u00e9s financi\u00e8res, juridiques et \u00e9thiques que cela a pos\u00e9es\u00a0: les institutions peuvent s’associer en f\u00e9d\u00e9rations et d\u00e9velopper des mod\u00e8les d’IA m\u00e9dicale innovants et pr\u00e9cieux qui peuvent fonctionner aussi bien que ceux d\u00e9velopp\u00e9s gr\u00e2ce \u00e0 la cr\u00e9ation d’ensembles de donn\u00e9es massifs et cloisonn\u00e9s, avec moins de risques pour la vie priv\u00e9e.<\/p>\n<\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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