Titre : | Big data et cancer : le défi (2018) |
contenu dans : | |
Auteurs : | Livartowski, Alain ; Guérin, Julien ; Wainrib, Gilles |
Type de document : | Article de revue |
Dans : | Revue française des affaires sociales (2017/4, 01/12/2017) |
Article en page(s) : | p.11-25 |
Langues: | Français |
Thème : |
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Résumé : | La révolution du big data et de l’intelligence artificielle peut transformer la médecine, et en particulier la lutte contre le cancer. Les grands centres hospitaliers à travers le monde ont un rôle majeur à jouer dans cette transformation car ils concentrent les bases de données les plus riches et les plus proches de la réalité clinique. Dans le domaine de l’aide au diagnostic et de la prédiction de la réponse au traitement, ou afin de mieux déterminer le risque de récidive, le principe consiste à utiliser les technologies de machine learning, de deep learning pour l’analyse automatique des textes, des images et des données de séquençage. Sommes-nous capables d’en extraire des données exploitables pour faire progresser nos connaissances ? Préalable à cette exploitation, de nombreux problèmes doivent être résolus : d’ordre juridique comme l’accès aux données, la question de leur propriété, les problèmes de confidentialité et de consentement du patient, d’ordre technique comme la qualité des données sources, leur interopérabilité et leur intégration. Se poseront ensuite les questions de l’évaluation de ces aides à la décision, et leur appropriation par le monde médical. |
En ligne : | http://www.cairn.info/article.php?ID_ARTICLE=RFAS_174_0011 |