Conférences invités

Intelligence Artificielle et e-Santé

 

 

Dr. Marie-Christine Jaulent

 

Affiliations :Inserm, Sorbonne Université, Univ Paris 13, Laboratoire d’Informatique Médicale et d’Ingénierie des Connaissances pour la e-Santé,
LIMICS, F-75011 Paris, France

 

Email : marie-christine.jaulent@inserm.fr

 

 

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Résumé:

Pour le médecin et le chercheur, l’afflux de données de santé hétérogènes et massives, issues des systèmes d’information cliniques (images médicales, signaux temps réel des moniteurs, plateformes de séquençage du génome, documents textuels, etc.), des objets connectés, de systèmes interactifs, des dispositifs de surveillance, des réseaux sociaux, est d’une grande complexité. Les approches d’Intelligence artificielle, qu’elles soient symboliques ou numériques, se développent aujourd’hui rapidement et offrent de réelles opportunités de répondre aux enjeux de cette santé numérique par le développement de systèmes visant à assister la décision médicale ou faciliter la découverte de nouvelles connaissances. Comment le système de santé va-t-il évoluer, comment les approches d’IA vont-elles contribuer à une nouvelle pratique de la médecine, une intrication de la recherche et du soin, une relation plus personnelle entre le citoyen et les décisions concernant sa santé, mieux contrôlées grâce à un accès facilité à la connaissance médicale et le développement d’applications de e-santé ? Quels sont les points de vigilance à respecter pour que cette transformation soit réussie ?

 

Courte biographie: Marie-Christine Jaulent est directrice de recherche à l'INSERM. Elle est ingénieure en informatique et a obtenu un doctorat en Intelligence artificielle, en 1986. Elle dirige le laboratoire LIMICS (UMRS 1142, Inserm, SU, UP13), une équipe de recherche interdisciplinaire composée d’informaticiens, médecins, pharmaciens, linguistes travaillant dans le domaine de l’informatique médicale et de l'ingénierie des connaissances pour la e-Santé. Ses recherches portent sur la modélisation de l’information en santé (données et connaissances), l’intégration sémantique de données hétérogènes et les systèmes d’aide à la décision pour le soin et la recherche. Auteure de plus de 130 publications scientifiques dans des journaux à politique éditoriale, elle a été de 2012 à 2016 la co-éditrice du « Yearbook of medical informatics » de l’association internationale d’informatique médicale. Elle a été impliquée dans de nombreux projets de recherche et de réseaux d’excellence autour de la problématique de l’interopérabilité des systèmes d’information en santé.

  

Vieillissement, autonomie et technologie

 

Professeur Jean Luc NOVELLA

 

Affiliations :CHU DE REIMS

Unité rattachement : EA 3797, Vieillissement, Fragilité

 

Email : jlnovella@chu-reims.fr

 

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Résumé :

Le vieillissement s’accompagne aujourd’hui le plus souvent d’un temps de vie avec pathologie chronique qui peut avoir un impact plus ou moins marqué sur les capacités fonctionnelles de la personne âgée.

Tout l’enjeu de nos organisations et de l’apport des technologies est de pouvoir demain mieux détecter la personne à risque de décompensation fonctionnelle, mais également de mieux répondre aux besoins induits par le vieillissement.

L’objet de cette présentation sera de repositionner la plus-value attendue des technologies dans la réponse hiérarchisée des besoins du sujet âgé, mais également de donner quelques exemples d’utilisation des technologies dans la détection et la caractérisation de sujets âgés à risque de décompensation fonctionnelle.

 

Courte biographie :

Dr. Novella Jean-Luc est spécialiste de la gériatrie au CHU de Reims et voici ses fonctions :

PUPH Gériatrie Chef de service Gériatrie CHU Reims,

Chef Pole Autonomie Santé CHU Reims

Président Gérontopole Champagne Ardenne

 

Interaction interpersonnelle entre les humains et les machines en santé mentale

 

Mohamed CHETOUANI, Professor

 

Affiliations : Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique, Sorbonne Université

Email : mohamed.chetouani@sorbonne-universite.fr

 

 

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Résumé:

L’interaction sociale entre des humains n’est pas que la simple somme de comportements individuels. Des mécanismes interpersonnels, tels que l’imitation, les tours de parole ou encore l’attention conjointe, permettent de réguler la dynamique de l’interaction. Nous montrerons comment les machines sont conçues pour analyser, modéliser et générer de signaux sociaux notamment non-verbaux dans le contexte de la santé mentale en particulier.

 

Courte biographie:

Mohamed Chetouani est responsable de l’équipe PIRoS (Perception, Interaction et Robotique Sociales) à l'Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (CNRS UMR 7222) de Sorbonne Université. Il est actuellement Professeur en traitement du signal et apprentissage machine pour l’interaction humain-machine. Ses activités de recherche couvrent les domaines du traitement du signal social, de la robotique sociale et de l'apprentissage automatique interactif avec des applications en psychiatrie, psychologie, neurosciences sociales et éducation. En 2016, il était professeur invité au Human Media Interaction de l'Université de Twente (NL). Il est directeur adjoint du laboratoire d’excellence SMART Human / Machine / Human Interaction. Il coordonne le programme autonomie de l'Institut Universitaire d'Ingénierie en Santé de Sorbonne Université. Depuis 2018, il est le coordinateur du réseau européen de formation ANIMATAS H2020 Marie Sklodowska Curie.

 

Deep learning et imagerie biomédicale

 

Adel Hafiane, Associate Professor

 

Affiliations :  INSA CVL

Email : adel.hafiane@insa-cvl.fr

 

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Résumé:

A l’instar de plusieurs domaines, l'imagerie médicale a connu des avancées technologiques considérables ces dernières années notamment dans le cadre de l'étude et du diagnostic des pathologies assistés par ordinateur. Cependant, la quantité et la complexité de l'information présente dans les images nécessitent une automatisation de certaines tâches pour faciliter le diagnostic et le travail de l'expert. Il est donc intéressant de mettre en place un système d'aide au diagnostic capable d'extraire les éléments pertinents au sens de l'expert et de faciliter ainsi le traitement et l'analyse de l'information médicale. Ces dernières années, l’intelligence artificielle, particulièrement l’apprentissage automatique basée sur les architectures profondes, ont pris une ampleur inégalée, permettant de réaliser des avancées significatives dans différents domaines, pour ne citer que quelques exemples, l’interprétation des images, le traitement du texte, la robotique, … Ceci a permis d’ouvrir un large spectre d’applications scientifiques et industrielles particulièrement dans le domaine médical. La littérature scientifique sur ce sujet augmente rapidement en raison de nombreux intérêts économiques, mais aussi parce qu'il y a encore beaucoup de verrous scientifiques et technologiques à lever. Dans cet exposé nous aborderons le principe des techniques récentes et leurs applications à l’analyse d’images médicales de différentes modalités. 

 

Courte biographie:

Adel Hafiane est maître de conférences (HDR) au laboratoire PRISME (INSA CVL-Université d’Orléans). Il a obtenu un DEA de l'Université de Paris-Sud en 2002 et titulaire d'un doctorat de la même université en 2005 dans le domaine de la vision par ordinateur. Il a ensuite travaillé deux ans dans l'enseignement et la recherche à Paris-Sud puis à l’ENSI de Bourges. Par la suite, chercheur au département d'informatique de l'Université du Missouri en 2007-2008. Depuis septembre 2008, maître de conférence à l'INSA Centre Val de Loire, il est membre du groupe "Images et Vision" au laboratoire PRISME. Il a également été chercheur invité à l'université du Missouri sur plusieurs périodes entre 2009 et 2013. Il est aussi membre de plusieurs comités scientifiques internationaux dans le domaine de la vision et l’apprentissage artificiels. Ses intérêts de recherche comprennent la théorie et les méthodes de traitement d'images, la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique pour des applications médicales, agriculture, robotique...

 

Zero-effort technologies 

 

Dr. Jennifer Boger, Assistant Professor,

 

Affiliation : University of Waterloo
Schlegel Chair in Technology for Independent Living, Research Institute for Aging

 

jboger@uwaterloo.ca

 

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Résumé:

Technology has tremendous potential to play a significant role in mitigating many challenges, enabling people of all abilities and ages to live longer and better. To realise this potential, technologies must complement the needs, capabilities, and resources of the people who use them as well as their support systems. The less effort a person needs to invest in operating the technology, the more they can focus on the goals they wish to achieve. This talk will introduce the concept of zero-effort technologies; technologies that operate with very little or no perceived effort from the people who are using them. We will begin with an overview of human-centred design before discussing the concept of zero-effort technologies along with examples of technologies that have been developed, including virtual reality for promoting exercise for people with dementia and ambient vitals monitoring. The talk will end with considerations regarding ethical implications and future directions of the field.

 

Courte biographie:

Dr. Jennifer Boger is an Assistant Professor and Professional Engineer in Systems Design Engineering at the University of Waterloo and Schlegel Chair in Technology for Independent Living at the Research Institute for Aging. As Director of the Intelligent Technologies for Wellness and Independent Living (www.itwil.ca) lab, Jennifer applies state-of-the-art concepts from computer science, engineering, and rehabilitation sciences to create internationally renowned intelligent assistive technologies for supporting graceful aging. Her research is grounded in transdisciplinary collaboration and user-driven design practices that leverage machine learning to promote independence, wellbeing, and quality of life.  Over the past 15 years, Jennifer has been a researcher on 38 projects and author on over 100 peer-reviewed publications. Examples of her current work include: unobtrusive wireless, markerless, zero-effort ambient vitals monitoring and activity tracking;  adaptive virtual reality games to engage people living with dementia in evidence-based exercise; and; a customisable digital tool for supporting dialogue and planning between people diagnosed with dementia at work and their employers. She is also spearheading the concept of ‘Ethical by Design’, which involves the systematic development of a methodology that enables disparate stakeholders to build-in ethics into products or systems throughout their lifecycle.

 

Choc cardiogénique, Insuffisance cardiaque et Assistances Circulatoires

 

LEBRETON Guillaume

 

Maitre de Conférences des Universités –

Praticien Hospitalier

 

Affiliations : Chirurgie Cardiaque, GH Pitié-Salpêtrière

ICAN – UMR1166, Faculté de Médecine,Sorbonne Université

Email : guillaume.lebreton@pitie-salpetriere.fr

 

 

 

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Résumé:

A la phase aigüe de l’insuffisance cardiaque, la mortalité liée au choc cardiogénique (compliquant 10% des infarctus du myocarde) reste très élevée (40-50%). L’assistance circulatoire de courte durée, en restaurant en urgence une perfusion et une oxygénation tissulaires efficaces apparait comme une thérapeutique adaptée pour améliorer la survie, même si à ce jour aucune étude ne permet d’en préciser clairement la place.

La transplantation cardiaque reste le traitement de référence de l’insuffisance cardiaque chronique réfractaire à un traitement médical optimisé. Toutefois, nous sommes confrontés à une pénurie de greffons cardiaques (1 cœur pour 2 patients en liste d’attente), alors que le nombre de patients insuffisants cardiaques ne cesse d’augmenter (amélioration de la prise en charge à la phase aigüe). L’assistance ventriculaire (assistance circulatoire de longue durée) apparait alors comme une alternative à la transplantation. Elle permet d’éviter la mortalité ou l’aggravation des patients en liste d’attente (Bridge to transplantation), d’offrir une chance de récupération au myocarde (Bridge to recovery) dans certaines situations, mais également de remplacer la transplantation lorsque celle-ci est contre indiquée (destination therapy).

Nous présenterons les résultats de ces techniques, leur limites actuelles et les défis à relever pour améliorer la prise en charge de l’insuffisance cardiaque aigüe et chronique.

Courte biographie:

Guillaume Lebreton est chirurgien cardiaque à La Pitié Salpêtrière (Assistance Publique des Hôpitaux de Paris), où il est responsable des programmes de Circulation extracorporelle et d’ECMO (assistance circulatoire de courte durée), et participe activement aux programmes de transplantation et d’assistance circulatoire. Il est maitre de conférences des universités en chirurgie thoracique et cardiovasculaire à la faculté de Médecine Sorbonne Université, et affilié à l’équipe de recherche ICAN INSERM UMR1166. Ses thématiques de recherche portent principalement sur le choc cardiogénique et l’assistance circulatoire de courte et longue durée.

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