Asunto(s)
Biología Computacional/historia , Bases de Datos Factuales/historia , Análisis de Fourier , National Institutes of Health (U.S.)/historia , Redes Neurales de la Computación , Preimpresos como Asunto/historia , Lenguajes de Programación , Tiempo (Meteorología) , Algoritmos , Bases de Datos de Ácidos Nucleicos/historia , Bases de Datos de Proteínas/historia , Conjuntos de Datos como Asunto/historia , Aprendizaje Profundo/historia , Historia del Siglo XX , Historia del Siglo XXI , National Library of Medicine (U.S.)/historia , Física/historia , Factores de Tiempo , Estados UnidosRESUMEN
For more than a decade, we have witnessed an acceleration in the development and the adoption of artificial intelligence (AI) technologies. In medicine, it impacts clinical and fundamental research, hospital practices, medical examinations, hospital care or logistics. These in turn contribute to improvements in diagnostics and prognostics, and to improvements in personalised and targeted medicine, advanced observation and analysis technologies, or surgery and other assistance robots. Many challenges in AI and medicine, such as data digitalisation, medical data privacy, algorithm explicability, inclusive AI system development or their reproducibility, have to be tackled in order to build the confidence of medical practitioners in these technologies. This will be possible by mastering the key concepts via a brief history of artificial intelligence.
TITLE: Une brève introduction à l'intelligence artificielle. ABSTRACT: Depuis plus d'une décennie, l'intelligence artificielle (IA) vit une accélération dans son développement et son adoption. En médecine, elle intervient dans la recherche fondamentale et clinique, la pratique hospitalière, les examens médicaux, les soins ou encore la logistique. Ce qui contribue à l'affinement des diagnostics et des pronostics, à une médecine encore plus personnalisée et ciblée, à des avancées dans les technologies d'observations et d'analyses ou encore dans les outils d'interventions chirurgicales et autres robots d'assistance. De nombreux enjeux propres à l'IA et à la médecine, tels que la dématérialisation des données, le respect de la vie privée, l'explicabilité1 des algorithmes, la conception de systèmes d'IA inclusifs ou leur reproductibilité, sont à surmonter pour construire une confiance du corps hospitalier dans ces outils. Cela passe par une maîtrise des concepts fondamentaux que nous présentons ici.