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Intelligence artificielle et dispositifs médicaux : l’heure est aux propositions concrètes !
Animée par Sébastien Kerdélo, membre du réseau DM Experts, informaticien expérimenté dans les technologies du numérique pour le domaine de la santé, cette formation est fondée sur un retour d’expérience concret de gestion de projets d’Intelligence Artificielle pour un fabricant de DMDIV. Se déroulant sur une journée, elle vise aussi bien les chefs de projets, les chefs de produits, les responsables R&D que les dirigeants d’entreprises du secteur des dispositifs médicaux et des dispositifs médicaux de diagnostic in vitro. Suite à cette journée de formation, les participants se seront approprié la notion d’Intelligence Artificielle, son potentiel et ses limites mais surtout pourront identifier des applications concrètes dans leur métier. Ils auront ainsi les bases pour construire et démarrer un projet de Data Science adapté au domaine des DM/DMDIV.
Première partie : Intelligence Artificielle – définitions et principes
Bref historique de l’Intelligence Artificielle
Définitions, explications et clarifications autour des notions
- D’Intelligence Artificielle
- D’apprentissage automatique ou Machine Learning
- D’apprentissage profond ou Deep Learning
Stratégie de la France autour de l’Intelligence Artificielle
- Contexte international
- La santé identifiée comme l’un des quatre domaines prioritaires
- Sources et moyens de financements
L’Intelligence Artificielle dans le domaine de la santé
- Promesses et attentes
- Premières déceptions
Mise en place et organisation de projets de Data Science
- Intérêt d’un Data-Lab
- Rôle du Data Scientist
- Déroulement type d’un projet de Data Science
- Collecte des données
- Préparation des données
- Conception d’un modèle prédictif
- Visualisation des résultats
- Optimisation du modèle
- Validation
- Déploiement et industrialisation
Exemple d’un projet de Data Science : « Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set »
- Présentation du jeu de données
- Introduction aux outils de Data Science
- Le langage Python
- Les librairies de manipulation de données
- Les librairies de Machine Learning et de Deep Learning
- Déroulement de l’exemple
Seconde partie : Intelligence Artificielle et dispositifs médicaux (DM/DMDIV)
Éléments d’introduction
- L’intelligence Artificielle en tant que partie intégrante du dispositif médical
- L’intelligence Artificielle en tant que dispositif médical
Données de santé
- Accès à la donnée
- Pseudonymisation, anonymisation…
- CNIL
- Health Data Hub
- Qualité et quantité des données nécessaires
- Du point de vue R&D
- Du point de vue réglementaire
Les points suivants seront traités à la fois quand l’Intelligence Artificielle est partie intégrante du dispositif médical (DM/DMDIV) et quand l’Intelligence Artificielle est le dispositif médical.
Sensibilisation aux aspects Propriété Intellectuelle
- Brevetabilité
Sensibilisation aux aspects réglementaires
- Classification du dispositif médical
- En Europe
- Aux États-Unis
- Point de vue de la HAS
- Point de vue de la FDA
Cas concrets d’application
- Imagerie médicale
- Électrocardiographie
- Dispositifs médicaux de diagnostic in vitro
- …
