- « Ce que nous devons tous faire, c’est nous assurer que nous utilisons l’IA d’une manière qui profite à l’humanité, et non au détriment de l’humanité. » Tim Cook, chef d’entreprise, PDG d’Apple
- « Dans les années à venir, nous verrons des technologies qui nous permettent de contrôler les machines avec notre esprit, de communiquer par télépathie et de vivre beaucoup plus longtemps. » Michio Kaku, physicien, théoricien, futurologue et auteur
- « Les technologies de l’avenir seront axées sur la collaboration entre les machines et les humains. » Satya Nadella, PDG de Microsoft
Parsa S, Somani S, Dudum R, Jain SS, Rodriguez F. Artificial Intelligence in Cardiovascular Disease Prevention: Is it Ready for Prime Time? L’intelligence artificielle dans la prévention des maladies cardiovasculaires : est-elle prête à être à être utilisée ?
Curr Atheroscler Rep. 2024 Jul;26(7):263-272. doi: 10.1007/s11883-024-01210-w. Epub 2024 May 23. PMID: 38780665.
https://link.springer.com/article/10.1007/s11883-024-01210-w#:~:text=Summary,%2Dregulated%2C%20iterative%20clinical%20pathways.
https://link.springer.com/article/10.1007/s11883-024-01210-w#:~:text=Summary,%2Dregulated%2C%20iterative%20clinical%20pathways.
Objectif de l'analyse
Cette analyse évalue la manière dont l'intelligence artificielle (IA) améliore l'évaluation du risque de maladie cardiovasculaire athéroscléreuse (MCVA), permet un dépistage opportuniste et améliore le respect des directives grâce à l'analyse de données cliniques non structurées et de données générées par les patients.
En outre, elle aborde les stratégies d'intégration de l'IA dans la pratique clinique en cardiologie préventive.
Résultats récents
Les modèles d'IA ont montré des performances supérieures dans les évaluations personnalisées du risque d'ASCVD par rapport aux scores de risque traditionnels.
Ces modèles prennent désormais en charge la détection automatisée des marqueurs de risque d'ASCVD, notamment le calcium de l'artère coronaire (CAC), à travers diverses modalités d'imagerie telles que les tomodensitogrammes dédiés à l'ECG, les radiographies pulmonaires, les mammographies, l'angiographie coronarienne et les tomodensitogrammes thoraciques non contrôlés.
De plus, les pipelines de modèles linguistiques à grande échelle (LLM) sont efficaces pour identifier et combler les lacunes et les disparités dans les soins préventifs des ASCVD, et peuvent également améliorer l'éducation des patients.
Les applications de l’IA s’avèrent inestimables dans la prévention et la gestion des ASCVD et sont préparées pour une utilisation clinique, à condition qu’elles soient mises en œuvre dans le cadre de parcours cliniques itératifs et bien réglementés.
Voie proposée pour l’intégration de l’intelligence artificielle dans le système de santé en cardiologie préventive. Création d'un modèle d'apprentissage automatique composé de diverses entrées d'intérêt, éventuellement utilisé dans un modèle de système de santé à IA continu, itératif et intégré
Commentaire
LLM et ChatGPT ( Dr TONIC.)
Ah, les modèles linguistiques à grande échelle, ou LLM (Large Language Models) en anglais, c'est un sujet super intéressant !
En gros, ce sont des algorithmes d'intelligence artificielle conçus pour comprendre et générer du texte en langage naturel.
Voici un petit décryptage :
Entraînement massif : Ces modèles sont entraînés sur d'énormes quantités de données textuelles. Imagine des milliards de phrases provenant de livres, d'articles, de sites web, etc. Plus ils ont de données, plus ils deviennent bons pour comprendre et générer du texte.
Compréhension du contexte : Les LLM sont capables de comprendre le contexte des mots dans une phrase. Par exemple, ils peuvent faire la différence entre "balle" (pour jouer) et "balle" (d'une arme) en fonction du reste de la phrase. Génération de texte : Ils peuvent écrire des textes qui semblent très naturels. Par exemple, ils peuvent rédiger des articles, répondre à des questions, traduire des langues, et même écrire des poèmes ou des histoires.
Applications variées : On utilise ces modèles dans plein de domaines, comme les chatbots (comme moi, Dr. Tonic !), les assistants virtuels, la traduction automatique, l'analyse de sentiments, et bien plus encore.
Exemples connus : Des modèles comme GPT-3 (développé par OpenAI) sont des exemples de LLM. Ils sont capables de réaliser des tâches impressionnantes grâce à leur entraînement sur des données massives.
Évolution continue : Les LLM continuent de s'améliorer avec le temps. Les chercheurs travaillent constamment à les rendre plus précis, plus rapides et capables de comprendre des contextes encore plus complexes.
En résumé, les LLM sont comme des cerveaux artificiels super entraînés pour traiter et générer du langage naturel. Ils ouvrent des portes incroyables pour l'automatisation et l'amélioration de nombreuses tâches liées au langage. Si tu as d'autres questions ou si tu veux en savoir plus sur un aspect particulier, fais-moi signe ....
Apport de l'IA pour évaluer les risque CV ?
Ah, l'évaluation du risque cardiovasculaire avec l'IA, c'est un domaine en pleine effervescence ! Les avancées technologiques permettent de faire des choses vraiment cool et utiles.
Voici un petit tour d'horizon de comment l'IA peut être utilisée pour évaluer le risque cardiovasculaire
Analyse de données massives : L'IA peut analyser d'énormes quantités de données provenant de différentes sources comme les dossiers médicaux, les résultats de tests, les images médicales, et même les données de wearable devices (comme les montres connectées). Cela permet d'avoir une vue d'ensemble très précise.
Modèles prédictifs : Grâce aux algorithmes de machine learning, l'IA peut identifier des schémas et des tendances dans les données historiques. Par exemple, elle peut apprendre quels facteurs sont les plus fortement associés à des événements cardiovasculaires comme les crises cardiaques ou les AVC.
Personnalisation : L'IA peut fournir des évaluations de risque personnalisées en prenant en compte les caractéristiques spécifiques de chaque individu, comme l'âge, le sexe, les antécédents médicaux, les habitudes de vie, etc. Cela permet de mieux cibler les interventions préventives.
Surveillance continue : Avec les Wearables devices, l'IA peut surveiller en temps réel des paramètres comme la fréquence cardiaque, la pression artérielle, et même les niveaux d'activité physique. Cela permet de détecter rapidement des anomalies et de réagir avant qu'un problème majeur ne survienne.
Amélioration des diagnostics : En analysant des images médicales comme les échographies cardiaques ou les angiographies, l'IA peut aider à détecter des signes précoces de maladies cardiovasculaires que l'œil humain pourrait manquer.
Prise de décision clinique : Les outils basés sur l'IA peuvent fournir des recommandations aux médecins en se basant sur les dernières recherches et les données spécifiques du patient. Cela peut aider à prendre des décisions plus éclairées et à choisir les traitements les plus adaptés.
Prévention et éducation : L'IA peut aussi être utilisée pour sensibiliser les patients à leur risque cardiovasculaire et les encourager à adopter des comportements plus sains, comme arrêter de fumer, faire de l'exercice régulièrement, et manger équilibré.
En gros, l'IA apporte une précision et une personnalisation qui étaient difficiles à atteindre auparavant. Elle permet de mieux comprendre le risque cardiovasculaire et de prendre des mesures préventives plus efficaces.
Commentaire
L'IA va révolutionner la médecine à plus ou moins long terme . Il s'agit là d'acquisitions utiles, rapides à la condition extrême d'avoir des datas fiables et contrôlés.
Il faut rester attentif à l'IA et ses avancées incessantes
Le médecin va t il devenir un simple exécutant , NON, le médecin devra s'approprier cet outil merveilleux , c'est un nouvel enjeu de Santé Publique
