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Le knowledge graph ou l’art de rendre l’information intelligible

Le knowledge graph ou l’art de rendre l’information intelligible

 

 

 

 

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« Ce serait merveilleux que Google comprenne que vos termes de recherche ne sont pas que des mots, mais qu’ils correspondent à des choses concrètes, comme un bâtiment ou un animal, et pas simplement à des chaînes de caractères ».

 C’est ce qu’avait dit Jack Menzel, le Directeur des produits pour Google Search, et c’est ce qui arriva en 2012, quand Google fut un des premiers à lancer et développer sa nouvelle extension connue sous le nom de knowledge graph ou littéralement : le graphe de connaissances.

 

Mais qu’est-ce que le knowledge graph exactement ?

Le Knowledge Graph est une compilation d’informations sémantiques provenant de nombreuses sources, dont Wikidata (base de données interne à Google), Wikipédia, ou le World Factbook de la CIA. En plus des informations textuelles, celui-ci condense de nombreuses autres données structurées, incluant des hyperliens vers d’autres sites. Il s’agit d’une base de connaissances compilée par Google à partir d’un ensemble de ressources qui sont pour la plupart accessibles sur internet. Elle résulte des fonctionnalités intelligentes du moteur de recherche pour mettre en relation les résultats de la SERP et les requêtes.

Aujourd’hui, le Knowledge Graph permet de donner des informations sur des personnalités publiques, des entreprises, des dates historiques, des lieux présents sur Google Maps, des adresses emblématiques, la météo, les résultats sportifs, des recettes, des images provenant de Google Images, etc.

 

 

Pour tout utilisateur, le Knowledge Graph de Google est représenté par le bloc d’informations directement visible sur la page de recherche qui apparaît du côté droit, en même temps que les résultats affichés lors d’une requête. Ce bloc possède un nom : le Knowledge Panel. Il contient un maximum d’informations pertinentes et essentielles sur le sujet recherché par l’utilisateur, toutes étant tirées du Knowledge Graph.

 

Pour Google, comme pour les utilisateurs, le Knowledge Graph est un outil à la fois simple et puissant. Les utilisateurs accèdent aux informations essentielles de leurs requêtes sans avoir à se rediriger vers d’autres services que Google.

En plus de ces informations, il propose des liens pour en savoir plus sur des sujets proches de celui recherché et opère également quand cela est nécessaire, une désambiguation de la requête demandée. Par exemple, pour la requête « avocat », cherchez-vous des informations sur le métier ou sur le fruit ?

Le knowledge graph de Google contient plus de 500 millions d’objets, ainsi que plus de 3,5 milliards de faits sur ces différents objets et les relations entre eux. 

Il améliore la recherche Google de trois manières principales :


– Trouver le bon résultat
 : une recherche non seulement basée sur des mots-clés mais aussi sur leur signification.

– Obtenir le meilleur résumé : recueillir les informations les plus pertinentes à partir de diverses sources en fonction de l’intention de l’utilisateur.

– Approfondir et élargir la recherche : découvrez plus que ce que vous attendiez grâce à des suggestions pertinentes.

 

 

 

Un exemple ?

Si vous recherchez une personnalité sur Google, comme Elon Musk, le Knowledge Graph affichera un résumé de son profil : son nom, son métier, une courte biographie, les dates importantes de sa vie, ses œuvres majeures et les recherches généralement associées à cette requête. La recherche d’un film qui vient de sortir au cinéma donnera son affiche, des critiques, et des horaires de projection pour votre cinéma local (si la localisation est activée sur l’appareil) sous la forme d’un carrousel interactif situé en haut des résultats de recherche.

 

 

Bien que cette représentation graphique de la connaissance ne soit pas récente, elle a gagné en popularité et est aujourd’hui un élément clé pour des applications d’intelligence artificielle liées à la recherche rapide et contextuelle d’informations ainsi qu’à la prise de décision, et qui nécessitent de comprendre le langage humain en leur apportant une dimension sémantique :

 

  • La recherche d’information contextualisée, l’analyse de textes (text analytics). Cela permet d’avoir une vue holistique de l’information concernant un sujet donné en enrichissant les résultats.
  • Les systèmes de recommandation proactifs (quel produit ou quel film proposer mais aussi quel document lire, quel collègue contacter…).
  • Les systèmes de « question answering ». Les graphes de connaissance sont utilisés pour répondre aux questions exprimées en langage naturel.
  • Les robots conversationnels ou chabots. On utilise un graphe de connaissance pour lier des mots et des concepts afin d’apporter la réponse la plus pertinente à la question de l’utilisateur.

Les Knowledge Graphs affrontent des défis majeurs, tels que la gouvernance des données, mais peuvent aussi tout à fait servir de substrat numérique pour unifier la philosophie de l’acquisition et de l’organisation des connaissances à la pratique de la gestion des données à l’ère numérique.

En somme, le Knowledge Graph offre la possibilité à d’autres technologies d’accélérer leur croissance et permet à l’Homme de prendre la mesure de ses propres connaissances.

Les graphiques de Google, Microsoft, Amazon, Facebook ou encore LindedIn sont certainement les plus connus. 

 

Et dans la santé alors ?

 

Comment, par exemple, les données peuvent-elles aider à percer les secrets d’une maladie ou repousser les limites de la science pour découvrir et développer de nouveaux médicaments ?

 

« Chez AstraZeneca, nous exploitons les données et la technologie pour maximiser le temps nécessaire à la découverte et à la livraison de nouveaux médicaments potentiels. À l’heure actuelle, nous intégrons la science des données et l’intelligence artificielle (IA) dans notre R&D pour permettre à nos scientifiques de repousser les limites de la science pour fournir des médicaments qui changent la vie.

La science des données et l’IA ont le potentiel de transformer la façon dont nous découvrons et développons de nouveaux médicaments – en transformant la science-fiction d’hier en réalité d’aujourd’hui dans le but de permettre la traduction de la science innovante en médicaments qui changent la vie. »

Jim Weatherall, Vice-président, Science des données et IA, R&D

 

Il apparait ainsi aujourd’hui que les knowledge graphs ou graphiques de connaissances peuvent aider à la compréhension d’une maladie en rassemblant, analysant les différentes données et informations et en repérant les connexions entre des milliers de sources différentes pour trouver LA réponse.

 

L’utilisation des knowledge graphs et plus largement cette culture axée sur les données, aide aujourd’hui les plus grands acteurs de la santé à mieux comprendre la maladie, à identifier les cibles médicamenteuses avec une probabilité de succès plus élevée, à recruter et à concevoir de meilleurs essais cliniques et, nous l’espérons, à accélérer la façon dont ils conçoivent, développent et fabriquent de nouveaux médicaments car chaque année, la quantité d’informations et de données scientifiques disponibles pour les chercheurs augmente et cela devient très compliqué de décider si telle molécule candidate vaut la peine d’être développée.

 

Ainsi, Chez AstraZeneca, ils commencent maintenant grâce à l’intelligence artificielle et à ces graphs, à exploiter ces vastes réseaux de données scientifiques pour donner à leurs scientifiques les informations dont ils ont besoin sur les gènes, les protéines, les maladies et les médicaments, et leurs relations – comment ils interagissent, travaillent ensemble ou s’opposent, espérant ainsi tirer des conclusions meilleures et plus rapides que s’ils analysent toutes ces données à la main.  Les graphiques de connaissances permettent alors aux chercheurs de poser des questions clés sur les gènes, les maladies, les médicaments et les informations sur l’innocuité afin d’identifier et de hiérarchiser les cibles médicamenteuses. Et, à mesure que les données et les connaissances continuent d’évoluer, les graphiques évolueront également, ce qui signifie que chaque nouvelle expérience bénéficiera de tout ce qu’ils ont appris auparavant.

 

A l’instar de Google ou Amazon, ils cherchent même à développer des graphiques de connaissances personnalisés qui apportent la bonne information au bon scientifique, au bon moment afin que chacun puisse jouer son rôle dans l’avancement de notre compréhension et répondre aux défis suivants :

 

  • Faire progresser la recherche en génomique avec les mégadonnées et l’IA pour pouvoir espérer identifier les variantes, gènes, voies ou autres parties du génome susceptibles de provoquer une maladie, prédire sa progression et sa réponse au traitement.  Cette richesse de données génomiques couplée à l’application experte permet de se concentrer sur l’analyse et l’interprétation des données pour faire avancer la science.

 

  • Utiliser l’IA pour tirer le meilleur parti de chaque expérience avec la construction de modèles d’apprentissage automatique (machine learning) et d’apprentissage en profondeur (deep learning).

 

  • Au-delà de la compréhension de la maladie, permettre aux scientifiques d’en savoir plus sur les données d’imagerie et d’accélérer la conception des essais cliniques.

 

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Par exemple, toujours dans le cas d’AstraZeneca, une raison courante pour laquelle un nouveau médicament potentiel échoue au cours de son développement est qu’il cause des dommages au foie. Mais il est difficile de prédire la toxicité hépatique de manière préclinique. Pour résoudre ce problème, ils ont créé des modèles qui adoptent une approche bayésienne de l’apprentissage automatique, c’est-à-dire qui adoptent une approche probabiliste de l’inférence. Les modèles analysent les données de nombreuses expériences d’innocuité pour prédire si un nouveau médicament potentiel est susceptible de causer des lésions hépatiques, et capturent de manière cruciale l’incertitude de chaque estimation dans une soi-disant distribution prédictive postérieure. Cela améliore la prise de décision, aidant à garantir que seuls les médicaments ayant des effets secondaires acceptables progressent.

 

Ceci et de nombreuses autres applications passionnantes pour l’IA signifient que nous apprenons où nous pouvons mieux exploiter ces nouvelles technologies et automatiser davantage les processus, libérant ainsi plus de temps pour que les scientifiques fassent ce qu’ils font le mieux – repousser les limites de la science pour fournir des médicaments qui changent la vie. 

 

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La révolution des montres connectées

La révolution des montres connectées

Apple, Samsung, Xiaomi, Withings… ces sociétés investissent et révolutionnent le marché de la santé avec leurs montres connectées capables de réaliser des ECG (électrocardiogramme). Nous assistons à une vraie révolution non seulement pour le domaine de la santé mais finalement pour la cardiologie. En effet, les cardiologues et autres médecins s’enthousiasment à l’idée de donner accès à des millions de personnes en temps réel, aux données d’un ECG de surface.

Le fait que ces géants internationaux investissent dans la santé est une réelle bonne nouvelle. D’autant plus que ces sociétés ont choisi l’électrophysiologie (l’étude des phénomènes électriques qui se produisent dans les cellules, tissus, neurones et fibres musculaires) à forte valeur symbolique de vie et/ou de mort, pour s’installer sur le marché de la santé.

Comment cela fonctionne ?

Concrètement, ces montres mesurent l’activité électrique du cœur ; c’est-à-dire l’impulsion électrique qui traverse le cœur pour permettre sa contraction, grâce à deux électrodes, une placée sous la montre au contact du poignet et une seconde au niveau d’un bouton pressoir. Elles vérifient une seule dérivation, un seul « point de vue » de l’activité électrique, permettant de détecter un éventuel défaut électrique du coeur.

Si la montre détecte un problème, elle affiche un message préventif de suggestion de fibrillation auriculaire (aussi appelé fibrillation atriale), et invite à consulter rapidement un spécialiste ; il s’agit ici de l’anomalie cardiaque la plus fréquente (elle se caractérise par une contraction anarchique et inefficace de l’oreillette du coeur, ce qui favorise la formation de caillots sanguins).

Des challenges pour la profession

Selon les différents acteurs de profession médicale, il est désormais de se préparer – cardiologues, équipes médicales et paramédicales, enseignants, étudiants, chercheurs – pour une modification en profondeur des pratiques.

Dans un premier temps, sur le volet technique, ces montres connectées ne permettent l’enregistrement que d’une seule dérivation contre douze pour les dispositifs habituels. La question soulevée par les spécialistes est donc de savoir ce que l’on peut détecter avec l’enregistrement d’une seule dérivation et ce que l’on peut manquer. En effet, dans un ECG, c’est avoir plusieurs points de vue différents de la même activité électrique (fournie par les 12 dérivations) qui permet un constat médical complet et sûr.

Dans un second temps, l’accès à ces données par le public (à priori non-expert) nécessiterait éventuellement une formation. Il serait question non seulement de former les utilisateurs de ces montres connectées à leur compréhension, mais également de former le corps médical, spécialiste et non spécialiste, à lire les données. L’idée est que chacun soit capable de lire correctement les données fournies et puisse accompagner les patients dans cette approche.

Finalement, ces montres ouvrent tout le champ des possibles dans le domaine de la recherche. Peut-être que vous ne le saviez pas mais les montres surveillent également automatiquement toutes les deux heures et sans intervention particulière le rythme cardiaque (le pouls) de son propriétaire. Couplées aux données de télémédecine, c’est une aubaine pour multiplier les angles de vue. On peut aisément imaginer que de nombreuses entreprises investiront ce domaine dans les années à venir.

En résumé, les montres connectées capables de réaliser des électrocardiogrammes révolutionnent les pratiques cliniques.
Ce développement constant du domaine de la santé connectée laisse même rêveur, avec à terme une intelligence artificielle capable peut-être d’établir un premier diagnostic sur la montre.
Autant de bruit permettant par ailleurs de sensibiliser le public aux troubles du rythme cardiaque. En effet, il est bon de rappeler que les maladies du rythme cardiaque sont un vrai enjeu de santé publique, car la fibrillation atriale (trouble du rythme cardiaque le plus commun devant la fibrillation ventriculaire), elle-seule, touche 33 millions de personnes dans le monde.

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La charge mentale des femmes: mythe ou réalité ?

Tous les spécialistes s’accordent à dire que les femmes sont plus sujettes que les hommes à ce que l’on appelle l’épuisement par excès de charge mentale. Depuis quelques années, on voit de plus en plus d’articles, de posts, de podcasts ou de bouquins traiter de la charge mentale des femmes.

Avec l’apparition du Covid, beaucoup ont décidé d’aider les autres et de se rendre utile. Pour ma part, je me suis lancée dans des recherches approfondies sur le sujet dans le but d’aider d’autres femmes à pouvoir se libérer de ce poids. Dans une série d’articles et d’interviews, j’aborderai sans tabous les difficultés que nous les femmes pouvons rencontrer lorsque l’on essaie de jongler entre nos différentes missions de vie.

La charge mentale, mais de quoi parle-t-on au juste ?

Selon la chercheuse Nicole Brais (Université Laval, Québec) “La charge mentale est un « travail de gestion, d’organisation et de planification qui est à la fois intangible, incontournable et constant, et qui a pour objectif la satisfaction des besoins de chacun et la bonne marche de la résidence ».

L’expression de “charge mentale” est peut-être une expression à la mode et galvaudée ces dernières années. Néanmoins, cela fait depuis très longtemps que ce phénomène existe.

Au siècle dernier, les femmes ont acquis le droit de travailler à l’extérieur de leur foyer (ce qui est plutôt sympa en soit pour beaucoup de raisons). Pour autant, pour bon nombre de femmes, le travail à l’intérieur du foyer ne s’est pas volatilisé pour autant. Elles ont dû, enfin nous avons dû apprendre à jongler entre nos différentes missions tant celles professionnelles que personnelles.

Peut-être avez-vous déjà vu cette vidéo qui met en scène de vrais candidats pour un poste fictif de directeur des opérations ? À mesure que le recruteur présente le poste, les candidats déchantent. Il décrit un poste hyper physique, avec une amplitude horaire de 135h/semaine sans même une pause et surtout sans même obtenir 1 dollar de salaire. La leçon ? Il finit les entretiens en expliquant que des millions de personnes font ce job à savoir les mamans. Cette vidéo un poil caricaturale nous fait pourtant sourire tant elle est réaliste.

Après des années de progrès en matière de droit de la femme, le constat en 2021 reste le même. Nombreuses d’entre nous continuons à porter plusieurs casquettes dans une journée. Essayer de jongler avec nos responsabilités professionnelles et personnelles reste pour beaucoup un jeu d’équilibriste. Ce qui inévitablement peu avoir un impact négatif sur notre santé mentale… Et que dire de l’amplification de ce phénomène pendant le confinement ?

Quand le confinement et le télétravail fait exploser la charge mentale des femmes !

En parcourant le blog d’Emma, auteur de BD à succès sur le thème, j’ai découvert un article très intéressant intitulé “Il suffira d’une crise”. Emma y aborde avec beaucoup de justesse l’impact qu’ont pu avoir les confinements successifs sur la santé mentale des femmes…

Les illustrations mettent en scène les galères et autres situations cocasses que nous avons pu vivre pendant le confinement lorsque le travail s’est littéralement invité dans nos foyers…

Illustration article de blog d’Emma : « il suffira d’une crise »

A la liste déjà longue des corvées quotidiennes (courses, préparations des repas, des rendez-vous médicaux et gestion des devoirs…) il a fallu ajouter un coefficient multiplicateur lié à l’école à la maison et le télétravail en famille. Nous avons été nombreuses à devoir cuisiner en quatrième vitesse pour les enfants entre deux visios, à gérer des problèmes techniques d’impression ou de connexion alors qu’il avait une réunion hyper importante de l’autre côté avec ses équipes…

Tous ces grains de sable dans notre journée de travail ont été de véritables sources de stress et de fatigue.

Mon objectif pour les prochains mois est de partager avec vous les tips qui fonctionnent pour être plus alignée, heureuse et sereine.

Malheureusement, à la vue du nombre incalculable d’études et témoignages sur le sujet, on ne peut constater que ce phénomène est une réalité bien plus féminine que masculine. Alors que faire ? Comment s’alléger avant d’exploser ? Avec l’apparition du digital, il existent heureusement beaucoup de moyens de se simplifier la vie.

Dans un prochain article, je vous parlerai d’applications que nous avons testées en famille pour partager les corvées !

Stay tuned 🤓

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L’anamnèse 2.0 Une solution digitale pour trouver les maux… et pourquoi pas les plus rares?

L’anamnèse 2.0 Une solution digitale pour trouver les maux… et pourquoi pas les plus rares?

L’anamnèse, vous connaissez?
Et l’anamnèse 2.0? Ça vous dit quelque chose?

L’anamnèse c’est l’art ancestral du questionnement que les médecins utilisent pour diagnostiquer les maux de leurs patients.
2.0 signifie que désormais de nouvelles avancées technologiques et digitales permettent de produire des outils pouvant aider les médecins dans cette tâche ardue du diagnostic. Cela est d’autant plus vrai aujourd’hui où le temps leur fait terriblement défaut (contraintes administratives, organisationnelles, financières…). Le propos n’est surtout pas de vouloir remplacer les médecins par ces nouveaux outils mais de maximiser leur temps avec les patients dans un souci de toujours plus d’efficacité. Les maladies rares qui sont souvent polysymptomatiques et polyorganiques pourraient être les grands gagnants de cette révolution digitale. En effet, elles sont particulièrement complexes à diagnostiquer et demandent beaucoup de temps au médecin pour analyser et traiter les informations qu’il a en sa possession. De tels outils d’anamnèse intelligente pourraient donc constituer une aide précieuse dans le diagnostic de ces pathologies, c’est ce que nous chercherons à montrer dans cet article. Bonne lecture!

Qu’est-ce que l’anamnèse ?

D’après l’étymologie grecque, l’anamnèse (anamnêsis) consiste à faire « remonter des souvenirs » (ána = remontée et mnémè = souvenir). Le terme désigne le processus qui permet au médecin de reconstituer l’historique médical du patient à l’aide de ses souvenirs et parfois, de ceux de son entourage. Le recueil d’informations sur les antécédents médicaux récents ou anciens du patient est une étape cruciale du processus de diagnostic. Il permet au soignant d’éliminer rapidement certaines pistes et de choisir plus vite un nombre restreint d’hypothèses pertinentes à tester. C’est ensuite la combinaison des informations sur l’historique du patient obtenues lors de cet entretien et de la démarche sémiologique, c’est-à-dire l’étude des symptômes et des signes cliniques qui permet de mener au diagnostic. Une anamnèse bien conduite permet de limiter le nombre d’examens complémentaires et d’accélérer le diagnostic formel. On utilise parfois l’expression « enquête anamnestique », par analogie avec une enquête policière. L’anamnèse désigne autant la démarche médicale d’interrogatoire du patient que le résultat de cette enquête.

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Ce qu’il faut savoir sur l’hyperconnexion en 2021

Ce qu’il faut savoir sur l’hyperconnexion en 2021

L'hyperconnexion en France

Ressentez-vous le besoin de consulter votre téléphone plusieurs fois par jour et de l’avoir continuellement sur vous ? Eprouvez-vous un certain stress à l’arrivée d’un nouveau mail, un nouveau message ou une nouvelle notification ? Avez-vous le besoin absolu d’ouvrir immédiatement le nouveau mail reçu et d’y répondre aussi rapidement ? Si notre activité en ligne cause des impacts environnementaux réels, la pollution numérique ne s’arrête pas là. L’accélération de notre usage du numérique nous met face à un nouveau phénomène. Il s’agit de « l’hyperconnexion », que nous pouvons considérer comme une nouvelle forme de pollution : la pollution numérique intellectuelle. Si une partie des français estime que l’exposition aux écrans n’a aucune conséquence sur la santé, la réalité est tout autre.

L’hyperconnexion : de quoi s’agit-il et quel est le constat ?

Les chiffres de l’hyperconnexion en France

L’hyperconnexion désigne l’utilisation massive et continuelle d’appareils numériques ou, d’après Doctissimo, le fait d’être connecté à Internet plus de 3 heures par jour. Nous pouvons considérer le Français comme un individu hyperconnecté avec une moyenne quotidienne de 4h22 passées devant un écran. Les chiffres décollent concernant les 18-34 ans (6h28) et les cadres (7h13). En effet, plus de 7 Français sur 10 se disent incapables de se passer d’outils connectés pendant une journée. En parallèle, le même nombre pense qu’il serait bénéfique pour leur santé de limiter leur temps de connexion.

Prise de conscience

Les Français ont conscience que l’hyperconnexion peut engendrer des conséquences négatives sur leur vision (76%), leur activité physique (57%) et leur sommeil (56%). Ils affirment d’ailleurs qu’ils profiteraient de leur temps déconnecté pour lire (54%), se promener (43%), passer du temps avec leurs proches (41%) et faire du sport (36%).

L’esprit de contradiction

Pourtant, le temps d’écran par personne a augmenté de 8 minutes depuis 2018. De plus, 1 Français sur 4 possède 3 écrans (ordinateurs, tablettes, téléphones…) par personne et n’hésite pas à passer facilement de l’un à l’autre ou de les utiliser en même temps. Les Français sont ainsi hyperconnectés et suréquipés.

L’impact de l’hyperconnexion dans notre quotidien personnel et professionnel

La qualité du sommeil

Tout d’abord, l’hyperconnexion a des conséquences sur la qualité de notre sommeil. S’exposer à la lumière bleue des écrans avant de se coucher envoie une mauvaise information au cerveau. Le soir, face à notre smartphone, cette lumière vive nous stimule et dérègle notre horloge biologique interne. Cette exposition nocturne sollicite notre cerveau, qui ne comprend pas qu’il est l’heure de dormir, et perturbe ainsi notre cycle de sommeil.

Des changements sur l’alimentation

En outre, le développement massif des appareils numériques a engendré de nouveaux modes d’alimentation : les repas sur le pouce, les repas debout avec son smartphone à la main, les repas à son bureau devant son ordinateur… En mangeant devant un écran, nous portons finalement notre attention sur le contenu visuel de notre appareil plutôt que sur le contenu de notre assiette. Le cerveau est alors de nouveau sur-sollicité par les informations qu’il reçoit en ligne et n’est pas concentré sur nos aliments. Cette déconcentration nous empêche de ressentir la satiété ou, du moins, retarde ce sentiment. Nous continuons à manger plus que ce que nous devrions ce qui contribue à l’augmentation de l’obésité.

La baisse d’activité physique

Comme mentionné plus haut, plus de la moitié des Français profiterait de leur temps déconnecté pour faire du sport. Avec en moyenne 3 écrans en notre possession, nous sommes plus souvent statiques devant notre ordinateur qu’à l’extérieur à pratiquer une activité physique. En ce qui concerne les enfants, le constat est alarmant : une étude a démontré qu’un enfant de 12 ans en 1975 mettait 4 minutes pour courir 1km. Aujourd’hui, les enfants de 12 ans prennent 1 minute de plus pour parcourir la même distance. Par conséquent, l’hyperconnexion contribue au développement de la sédentarité de notre société.

De nouveaux comportements au travail

Cette obsession numérique a des impacts sur notre façon de travailler et sur notre organisation au quotidien.
Dans un premier temps, nous adoptons un comportement de « multi-tâcheurs », pensant pouvoir gérer tout en même temps : lire et répondre à un e-mail, finir une présentation PowerPoint, participer à une réunion en visio-conférence, répondre à un SMS etc. Toutes ces tâches peuvent aujourd’hui être réalisées de façon simultanée. Malheureusement, cette attitude favorise la distraction ce qui a des effets sur nos performances au travail. En effectuant toutes ces mini-tâches en même temps, nous devenons incapables de bien filtrer et de prioriser. La perte de mémoire est d’ailleurs l’une des conséquences du multitasking.
En conséquence, ces distractions répétées nous poussent à abandonner la proactivité pour la réactivité. Nous réagissons à chaque nouvelle notification ou information ce qui entraîne une baisse de l’attention, de la déconcentration, des oublis, des retards et finalement une mauvaise organisation.
En multipliant les sources d’information, nous finissons par faire face à une multitude de possibilités et d’alternatives pour un problème ou une situation donnée. De ce fait, la quantité de choix qui s’offre à nous perturbe notre capacité à prendre des décisions réfléchies.
Victimes de nos outils numériques, le besoin absolu d’instantanéité s’est exacerbé. Si autrefois l’e-mail était un moyen de communication asynchrone, aujourd’hui il est devenu synchrone dans notre esprit. Il existe d’ailleurs des messageries comme Teams, Slack ou Whatsapp qui, implicitement, nous incitent à donner une réponse plus rapidement voire dans l’immédiat. De plus, ces échanges virtuels peuvent impacter les interactions sociales et favoriser le conflit en raison de mauvaises interprétations et de l’absence du non-verbal.

De nouveaux phénomènes érigent notre quotidien

Sans même nous en rendre compte, nous avons adopté de nouveaux comportements et de nouvelles habitudes en ligne. Nous avons également accepté l’idée de ressentir de nouvelles formes de stress liées au numérique. En réponse à notre surconsommation digitale, de nouveaux phénomènes sont apparus :

  • L’infobésité : l’excès d’informations reçues par une personne qu’elle ne peut traiter ou supporter sans porter préjudice à elle-même ou à son activité.
  • La nomophobie : la peur excessive de ne pas pouvoir consulter son téléphone.
  • L’hypovibrochondrie : sentir son téléphone vibrer alors que ce n’est pas le cas.
  • Le phubbing : la combinaison de « phone » et « snubbing » (snober en français) ou le fait d’être concentré sur son téléphone plutôt que sur les personnes en face de soi.
  • Le blurring : la frontière, de plus en plus floue, entre la vie professionnelle et personnelle.
  • FOMO : « The Fear of Missing Out » ou la crainte de manquer une information importante.
  • Le stress de l’email : le besoin compulsif de regarder ses e-mails jusqu’à 40 fois par heure.

10 astuces pour apprendre à lutter contre l’hyperconnexion

  1. Désactiver les notifications (visuelles ou sonores) non essentielles.
  2. Activer la fonction « Night Shift » ou paramétrer une luminosité plus jaune sur vos écrans pour limiter votre exposition à la lumière bleue, surtout le soir.
  3. Essayer de changer vos habitudes en laissant votre téléphone dans une autre pièce au lieu de l’avoir toujours sur soi. Si vous passez l’après-midi entre amis, penser à l’éteindre, le mettre en mode avion ou en « Ne pas déranger » par exemple.
  4. Régler la fonctionnalité « Temps d’écran » pour vous avertir lorsque vous avez dépassé le temps d’exposition que vous vous êtiez fixé.
  5. Désactiver la lecture automatique sur vos comptes de streaming pour ne pas qu’une nouvelle vidéo se déclenche automatiquement à la fin de votre visionnement initial.
  6. Essayer de cesser la multiplication des écrans en simultané pour vous concentrer sur un seul uniquement.
  7. Se poser les bonnes questions quand vous vous apprêtez à regarder votre téléphone : est-ce vraiment important ? est-ce que ça peut attendre ? Ce mécanisme permettra d’utiliser son téléphone de façon plus consciente et non comme un automatisme.
  8. Accorder des temps dédiés à la consultation de vos e-mails dans la journée, 2 à 3 fois par jour maximum. Dans ce temps imparti, penser à trier et prioriser vos e-mails pour identifier ceux qui doivent être traités immédiatement et ceux qui peuvent attendre quelques heures voire une journée.
  9. Apprendre de nouveau à se concentrer : quand vous vous lancez dans une tâche, optimisez votre temps en désactivant toutes les notifications (couper ses e-mails, se mettre en « Ne pas déranger » sur Teams pour ne plus recevoir les notifications de vos conversations…). Sans ces distractions, vous serez beaucoup plus efficace.
  10. Lister les nouveaux loisirs que vous souhaiteriez davantage pratiquer et profiter de ce temps gagné pour vous divertir et vous reposer !

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Hôpital & cybersécurité

Hôpital & cybersécurité

Pourquoi on s’attaque à l’hôpital ?

Selon l’Internet Crime Report 2020 du FBI, la France se place en huitième place des pays les plus touchés par les cyberattaques. Ces dernières semaines, celles-ci ont été tellement virulentes  sur le Système d’Information (SI) de certains hôpitaux que cela les a ramené au temps du tout papier. Dossiers patients, téléphonie, appareils chirurgicaux, gestion des médicaments, rendez-vous, affectation des lits : tout est à passer au stylo bic. Plus aucun ordinateur ne fonctionne, tous les logiciels sont inutilisables, tous les services, de soins comme administratifs, se retrouvent confrontés à un écran noir. Des opérations sont déprogrammées, les patients envoyés vers d’autres hôpitaux. Malgré cela il est impératif de continuer à assurer les urgences. Une autre crise qui s’ajoute à celle qui est déjà en cours. Par voie de conséquences l’hôpital est complètement désorganisé et bascule en mode dégradé,  à la condition que cela ait été prévu et préparé à l’avance. Tout le personnel doit basculer en un clic d’un mode d’organisation à un autre.

Le rapprochement est osé mais c’est comme si le hacker, s’érigeant tel un Thanos, aurait recueilli les six Pierres d’Infinité : la Pierre du Pouvoir, la Pierre de l’Espace, la Pierre de Réalité, la Pierre de l’Âme, la Pierre du Temps et la Pierre de l’Esprit, pour détruire l’univers hospitalier. Et si vous n’avez pas vu le film, vous avez au moins regardé BFM et consorts.  Et si ce n’est pas le cas, imaginez le chaos engendré par une désorganisation massive.

Clic and collect

Dans le monde du « clic » and collect, les nouvelles technologies ont radicalement transformé le cœur de métier de l’hôpital. L’informatisation du soin dans la prise en charge du patient s’est considérablement élargi, bien au-delà du seul suivi des actions déjà réalisées. Cela ouvre encore plus de perspective pour tout chercheur de donnée de santé. Si on ajoute à ce constat l’entrée progressive de l’intelligence artificielle dans la santé, le combat risque d’être rude pour toute structure accueillant un patient. Ainsi le risque change de nature et de dimension. Les questions de sécurité dans la santé exigent de plus en plus de moyens. Or à ce jour, le secteur hospitalier ou de la santé a cumulé un retard important en termes de moyens financiers dédiés à la cybersécurité.

L’hôpital reste une cible de première choix pour les hackers tant que les niveaux de confidentialité ou de sensibilité peuvent différer d’un service à un autre. L’hôpital reste une multi-société où le chacun pour chez soit prévaut encore. La culture du silo est toujours prédominante. La trop forte segmentation facilite aux intrus la balade au sein des chemins du SI sans être facilement repéré. Actuellement, l’hôpital paie le prix fort du retard  pris dans la sensibilisation du personnel à la cybersécurité. Si rien n’est engagé rapidement en terme d’accompagnement au changement, l’addition risque d’être salée, et ce même en termes de perte de vie humaine. La formation et la montée en compétences du personnel soignant et des patients doivent devenir une priorité sanitaire. Une mauvaise manipulation, de prime abord anodine, peut être une source de vulnérabilité qui peut entraîner de graves conséquences dans la chaîne du soin. Ces attaques démontrent que la continuité d’activité d’un hôpital est devenue un facteur stratégique dans tout système de santé. Et ce plus encore en phase de crise sanitaire.

Décloisonner la ville et l’hôpital

Nous sommes entrés dans l’ère numérique, qui exige de plus en plus  de connexion entre les acteurs de santé  d’un territoire, au bénéfice du patient et de son parcours de soin. « Ma santé 2022 » apporte toute une série d’objectifs et d’actions qui accélèrent cette transformation.

La cybersécurité est de ce fait au cœur des enjeux de la transformation numérique et demande des ressources budgétaires cohérentes pour se protéger des cyber menaces.

Si le phénomène de « plateformisation de la santé » n’est qu’au tout début. Il amène les structures de santé vers le cloud dans un écosystème qui échappe largement aux cadres de régulation traditionnels de la sécurité. Ces nouvelles pratiques ont déjà un effet sur l’organisation de nombreuses structures de santé pour ce qui est de la diffusion des technologies déployées par ces plateformes (big data,IA, géolocalisation…) et le positionnement de prestataires de service. La télémédecine tout comme une simple prise de rendez-vous passent déjà par le cloud. On ne parle pas des tensiomètres, pompe à insuline ou autre objet connecté qui arrivent avec leurs besoins d’interconnexion  au système d’information. La donnée médicale se virtualise à un rythme soutenu et complexifie la notion de périmètre à protéger. Le système d’information est devenu global et sera de plus en plus ouvert.

En parallèle, il conviendra de ne pas oublier de continuer à mener la bataille de l’interopérabilité structurelle et culturelle.

Décloisonner la ville et l’hôpital, améliorer la coordination entre professionnels de santé  sont des objectifs qui commencent à être pris en compte par les  hôpitaux comme par les complémentaires santé, mais aussi par les laboratoires pharmaceutiques, fabricants de dispositifs médicaux, éditeurs ou organisations publiques (ARS,  Caisse nationale de l’assurance maladie…). Néanmoins ces évolutions n’auront de sens qu’à la condition que  le risque cyber soit maîtrisé, ou a minima évalué.  En parallèle, il conviendra de ne pas oublier de continuer à mener la bataille de l’interopérabilité structurelle et culturelle. La cybersécurité est de ce fait au cœur des enjeux de la transformation numérique et demande des ressources budgétaires cohérentes pour se protéger des cyber menaces.

Excel & usage, une légende urbaine ?

Mais voilà : dans des nombreux hôpitaux, c’est encore la culture Excel qui prédomine. Toute donnée passe à un moment ou un autre par un tableur Excel. En poussant la caricature, Excel constitue presque un système d’information à lui tout seul : ce logiciel fait marcher notre système de santé depuis plusieurs années. Les investissements ne manquent pas sur des applications métiers de plus en plus complexes. Ou trop complexes, ce qui favorise le contournement d’usage par la simplicité d’un tableau excel.

Un soignant utilisera toujours le moyen technique le plus simple pour suivre et aider le patient sans se poser la moindre question sur la sécurité de tel ou tel outil

Si la virtualisation d’un parcours de soins n’a pas intégré ce fait culturel de répondre au besoin de l’utilisateur, elle n’ira pas loin. Il faut au préalable prendre le temps de s’informer sur les spécificités des métiers de l’hôpital ou du service avant de commencer à mettre de la sécurité à tous les niveaux sinon, ce sera l’échec. La non prise en compte de l’usage réel introduit déjà une faille de sécurité. Un soignant utilisera toujours le moyen technique le plus simple pour suivre et aider le patient sans se poser la moindre question sur la sécurité de tel ou tel outil. Se mettre à la place de l’utilisateur de base demande plus d’humilité que de jargon technique ou une gouvernance par la peur.

Se mettre à la place de l’utilisateur de base demande plus d’humilité que de jargon technique.

Une menace systémique

D’un clic, tout le monde découvre la fragilité de nos structures hospitaliers. Le SI de certains hôpitaux est à la fois obsolète et soumis à des contraintes extrêmes. Certains composants ou logiciels sont dépassé, voire non conformes. D’anciens systèmes coexistent encore. Ils ne sont pas entretenus faute d’expert capable de contrer les nouvelles menaces. Et c’est sans même compter sur la vétusté du réseau. La crise sanitaire a poussé l’hôpital à s’ouvrir vers l’extérieur avec la mise en place de la télémédecine ou les technologies de surveillance à distance pour les patients atteints du covid-19. En conséquence la transformation numérique a fait un bond inattendu avec l’arrivée d’une multitude d’acteurs. Mais une faille chez l’un des acteurs de la chaîne et c’est l’ensemble de l’écosystème qui tremble.

La réponse à la cybersécurité reste complexe car le facteur humain est plus ou moins ignoré : on en revient toujours à l’adéquation au besoin utilisateur. On pense toujours qu’une note administrative ou une réponse technique suffiront à tout régler. De nombreuses fuites de données ne sont pas causées par une intention malveillante, mais uniquement par la négligence d’un utilisateur. On passe rarement sur la sensibilisation, la formation ou sur le comportement de l’utilisateur qui parvient toujours à contourner les obstacles qui lui font perdre du temps. Sa capacité d’innovation pour ce faire est sans limite et nécessite peu de moyens autre que l’imagination.  Et tout cela au détriment de la sécurité. A contrario, des utilisateurs attentifs et formés peuvent contribuer à la lutte contre les cybermenaces en complément des solutions technologiques. La multiplication et l’hétérogénéité des équipements complexifient la gestion de la cybersécurité dans toutes les structures de santé. La perméabilité des réseaux restera souvent le point de faiblesse dans les infrastructures hospitalières. La menace est systémique. Tant qu’on n’aura pas compris cela, on redécouvrira l’Amérique à chaque cyberattaque.

Des utilisateurs attentifs et formés peuvent contribuer à la lutte contre les cybermenaces en complément des solutions technologique.

Un hôpital résiliant

L’hôpital est au centre de la cité et de nos vies, on a tendance à l’oublier à chaque fin de crise. Pourtant il répond toujours présent malgré le manque de ressources ou de moyens. Mais ce n’est pas uniquement une question d’argent, bien que cela peut aider grandement.
Durant cette pandémie, les hôpitaux démontrent chaque jour leur résilience. Même si tout tient à un fil, l’équilibre reste fragile. A chaque pic épidémique, on ne focalise plus sur le taux de la bourse mais sur le taux d’occupation des lits en réanimation. Le manque de lits dans un service de réanimation a un impact sur les soins et par effet de domino sur la croissance économique du pays. C’est dire que les réponses à apporter au futur de l’hôpital ou sur tout autre structure de santé sont devenues plus complexes. Le risque a changé de nature, la réponse devra donc être adaptée. La crise actuelle est-elle une opportunité pour repenser la sécurité de notre système de soins ? La résilience du système d’information hospitalier devient un enjeu stratégique, d’autant qu’il est illusoire de croire que nous en avons fini avec les crises, de toute nature que ce soit,  ou encore les cyberattaques. Les hôpitaux sont des infrastructures critiques. Les questions sont maintenant de savoir quand aura lieu la prochaine attaque? quel fonctionnement minimal et acceptable peut-on mettre en place ? Que faire pour se préparer ? Comment favoriser l’accès à l’information tout en apportant une sécurité complète ? Qui informer en cas de danger ? …etc.

A chaque pic épidémique, on ne focalise plus sur le taux de la bourse mais sur le taux d’occupation des lits en réanimation.

Le grand défi de la sécurité

password_mbadmb_chanfimao_hopitalweb2.comPour répondre aux défis de la sécurité, l’Allemagne avec son plan Hospitals Future Program prévoit des investissements à hauteur de 3 milliards d’euros pour que les hôpitaux rattrapent le retard. La France a pour sa part débloqué 1 milliard d’euros pour renforcer la sécurité des entreprises, hôpitaux et administrations. Financée par France Relance et le Programme d’investissement d’avenir, la stratégie nationale pour la cybersécurité vise, entre autres, à doubler les effectifs de la filière d’ici à 2025.

Quel que soit le prix payé, la croyance en l’infaillibilité de toute solution technique est une illusion. Le dernier rempart de la sécurité informatique reste l’utilisateur.

L’hôpital joue dans cette crise le rôle de « bouclier sanitaire », Il a besoin d’être protéger à la hauteur des menaces qui pèsent sur sa sécurité et celles des données de millions de citoyens. La directive européenne Network and Information System Security (NIS)  permet de reconnaître l’hôpital comme secteur sensible et stratégique de la Nation. Une prise de conscience qui va permettre à 135 groupements hospitaliers français d’être intégrés à la liste des opérateurs de service essentiels. Cela implique la mise en place de règles de sécurité informatique plus strictes et le contrôle par l’ANSSI du bon respect de ces règles.

Enfin, penser « Security by Design » pour insuffler la sécurité dans l’organisation de l’hôpital ou au niveau d’un un pôle d’activité dès la phase de réflexion, cette approche a l’avantage de porter en elle des problématiques techniques, juridiques ou contractuelles. Cette démarche offre la possibilité de faire certifier par un tiers de confiance sa stratégie en matière de sécurité.  La « cybersecurity by design » participe à la mise en place d’une bonne hygiène informatique, à une maîtrise optimale du niveau de risque et minimise les surfaces d’attaques de la structure de santé.

Rappelons toutefois que le risque zéro n’existe pas. Il y aura toujours des vulnérabilités techniques ou humaines. Quel que soit le prix payé, la croyance en l’infaillibilité de toute solution technique est une illusion. Le dernier rempart de la sécurité informatique reste l’utilisateur.

Adopter les bons réflexes

Avec le Bureau des légendes

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L’intelligence artificielle au service du diagnostic médical

L’intelligence artificielle au service du diagnostic médical

Vous l’aurez remarqué, depuis quelques temps déjà, l’intelligence artificielle ou IA est très à la mode. Elle est omniprésente, les valorisations boursières des sociétés spécialisées explosent et elle alimente toutes les peurs et tous les fantasmes. Bref l’intelligence artificielle pose question !

Pour de nombreux scientifiques et entrepreneurs de renom, le potentiel de l’IA est largement surestimé et les possibilités qu’elle offre ne sont qu’utopies. Ainsi, le créateur de Siri, Luc Julia, estime que « l’intelligence artificielle n’existe pas ». De même, le chirurgien et entrepreneur Laurent Alexandre considère que « l’intelligence artificielle est incroyablement stupide ». Un point de vue partagé par Andrew Moore, vice-président de Google, et bien d’autres experts à travers le monde. À leurs yeux, les IA restent de simples algorithmes. Certes, les ordinateurs sont capables d’apprendre à réaliser des tâches spécifiques sans avoir besoin de l’intervention humaine. Néanmoins, ces sceptiques estiment qu’une IA générale, aussi versatile et profonde que l’intelligence humaine, restera à tout jamais de l’ordre de la science-fiction.

Ce n’est pas le point de vue d’Elon Musk, CEO de Tesla et de SpaceX, fondateur de The Boring Company, une société de construction de tunnels, et de Neuralink, une société de neurotechnologie. D’après ses dires « les personnes qui se trompent le plus sur l’IA sont celles qui sont très intelligentes ». Pour cause, ces personnes « ne peuvent imaginer qu’un ordinateur puisse surpasser leurs capacités cognitives ». Or, il s’agit à ses yeux « d’une faille dans leur logique ». Ainsi, Musk affirme que ces personnes sont « juste bien plus stupides qu’elles le pensent ». Surprenant venant d’un homme qui est habituellement grand défenseur des nouvelles technologies. Il va même plus loin en disant que l’intelligence artificielle représente une menace pour les hommes.

Lors d’un débat avec Jack Ma, PDG de la société chinoise Alibaba, sur l’intelligence artificielle, le milliardaire a tenu un discours très pessimiste sur le progrès de la technologie. « Le rythme de progression des ordinateurs est dingue », a-t-il déclaré. Avant d’ajouter : « Je pense que les gens sous-estiment les capacités de l’intelligence artificielle. (…) Elle sera bientôt bien plus intelligente qu’un humain moyen ». Jack Ma, beaucoup plus optimiste, estime au contraire que l’on ne devrait pas s’inquiéter des machines. « Les ordinateurs ont seulement des puces, les hommes ont le cœur. C’est du cœur que provient la sagesse. »

Ces propos paraissent d’autant plus surprenants quand on sait que plusieurs des entreprises d’Elon Musk travaillent actuellement sur des projets basés sur l’intelligence artificielle. Le milliardaire a cependant une théorie qui justifie sa démarche. Selon lui, le seul moyen de ne pas finir esclaves des machines est d’évoluer au même rythme qu’elles. Pour cela, il nous faut établir une vraie connexion avec les ordinateurs.

Cette idée de lien entre l’homme et la machine est l’un des principes sur lesquels repose le travail de Neuralink, la start-up créée par Musk en 2016. Celle-ci développe actuellement un implant qui a pour objectif de connecter le cerveau humain à un ordinateur. Avec cette invention, Elon Musk déclare vouloir créer « une symbiose entre le cerveau humain et l’intelligence artificielle. ».

Quoiqu’il en soit, que l’on soit pour ou contre, l’intelligence artificielle est une technologie impressionnante, ouvrant de nombreuses perspectives et la question n’est plus de savoir si elle sera car elle sera mais la question qui se pose est de savoir comment elle peut être utilisée au mieux pour être bénéfique à l’humanité. Parmi les utilisations vertueuses de l’IA, il y a les possibilités immenses qu’elle offre au monde de la santé et notamment à celui du diagnostic médical. C’est sur ce dernier point que je vais développer la suite de cet article.

La santé est peut-être d’ailleurs un des secteurs les plus pertinents pour une utilisation de l’intelligence artificielle car elle fait partie de ceux qui fournissent le plus de données et qu’il n’y a « pas d’IA sans data ».

Alors quelle aide pour l’IA ?

L’IA comme aide au diagnostic en imagerie médicale

 

L’intelligence artificielle a fait des progrès énormes dans l’interprétation de l’imagerie médicale. D’après Alastair Denniston (membre de l’Université Hospitals Birmingham et du NHS foundation trust) et son équipe, l’intelligence artificielle est désormais capable de réaliser un diagnostic médical avec autant, voire plus de précision qu’un humain. Le principe est relativement simple, il s’agit d’apprendre à l’ordinateur à différencier une image suspecte d’une image non suspecte en l’abreuvant de milliers d’images classées dans l’une ou l’autre des deux catégories. Cette technique repose sur le Machine learning (apprentissage automatique) ou le Deep learning (apprentissage profond). Les algorithmes sélectionnent les caractéristiques des diagnostics médicaux et apprennent à les classifier.

Dernier exemple en date, que l’on retrouve dans une étude publiée dans la revue médicale JAMA Network Open en novembre 2020, Microsoft Research a développé un système d’apprentissage automatique capable de détecter automatiquement les tumeurs sur les scanners 3D. L’objectif de cette nouvelle technique n’est pas de remplacer les radiologues mais de leur simplifier la vie en automatisant certaines tâches habituellement longues et fastidieuses. Le logiciel permet notamment de réduire la phase de « planification de traitement » en proposant au médecin un calcul prévisionnel de la distribution de la dose de radiothérapie, des quantités des rayonnement à délivrer par faisceau et par séance. La phase de planification du traitement serait réalisée 13 fois plus vite grâce à cette technique.

Dans le même sens, des algorithmes se développent pour reconnaître des tumeurs cérébrales malignes, des glioblastomes, ainsi que d’autres lésions. C’est d’autant plus important pour les IRM cérébrales, puisqu’il est plus difficile d’aller biopsier un cerveau.

Dans le cancer du sein : Therapixel, une start-up française issue de l’Inria à la pointe en matière de technologie appliquée au diagnostic médical, met au point un outil pour améliorer le dépistage du cancer du sein. « Deux médecins regardent aujourd’hui une mammographie. Le premier détecte et caractérise, en environ cinq minutes, les éventuelles anomalies. Le second confirme ou infirme, en une trentaine de secondes, ce que le premier a rédigé », rappelle Olivier Clatz, cofondateur de Therapixel.

« Le premier niveau d’analyse peut être automatisé », estime-t-il. L’enjeu ? Gagner en rapidité, diminuer le nombre de fois où un cancer n’est pas détecté (environ 10 % à l’issue de la première étape), mais aussi éviter d’inquiéter les patientes avec des résultats alarmants qui se révéleront erronés.

Dans la première phase de développement de l’outil, l’algorithme de Therapixel a fait passer le taux de ces fausses mauvaises nouvelles (les « faux positifs ») de 25 % à 4 %. « Lorsque l’algorithme fait une erreur, on va voir les radiologues qui collaborent avec nous et on leur demande de nous expliquer comment ils auraient procédé. Puis on ajoute une branche à notre programme », explique Olivier Clatz.

Autre exemple, dans le domaine de l’échographie prénatale, avec OPPIO, un outil d’aide à la décision en imagerie médicale développé en collaboration avec l’INSERM, qui permet de mieux analyser les images échographiques de grossesses débutantes et qui propose des protocoles personnalisés d’aide au diagnostic.

Bref, vous l’aurez compris, dans le domaine de l’imagerie médicale, l’intelligence artificielle a de multiples vertus et elle est d’autant plus précieuse que les examens sont toujours plus nombreux et approfondis, et que les données de santé sont de plus en plus détaillées pour chaque patient. « Il y a quelques années, un scanner captait de 100 à 150 images. Avec la technique de l’imagerie spectrale, nous avons aujourd’hui jusqu’à 3 000 clichés à analyser par examen », note Marc Zins, Chef du service de radiologie de l’hôpital Saint-Joseph, à Paris (14e). Mais les praticiens manquent. Près de 40 % des postes de la spécialité sont vacants dans le secteur hospitalier public, selon un rapport de la Cour des comptes de mai 2016.

Le Machine learning est la technologie la plus ancienne et la plus simple. Elle s’appuie sur un algorithme qui adapte lui-même le système à partir des retours faits par l’humain. La mise en place de cette technologie implique l’existence de données organisées. Le système est ensuite alimenté par des données structurées et catégorisées lui permettant de comprendre comment classer de nouvelles données similaires. En fonction de ce classement, le système exécute ensuite les actions programmées. Il sait par exemple identifier si une photo montre un chien ou un chat et classer le document dans le dossier correspondant.

Après une première phase d’utilisation, l’algorithme est optimisé à partir des feedbacks du développeur, qui informent le système des classifications erronées et lui indiquent les bonnes catégories.

Le Deep learning (apprentissage profond) n’a pas besoin de données structurées. Le système fonctionne à partir de plusieurs couches de réseaux neuronaux, qui combinent différents algorithmes en s’inspirant du cerveau humain. Ainsi, le système est capable de travailler à partir de données non structurées.

Cette approche est particulièrement adaptée pour les tâches complexes, lorsque tous les aspects des objets à traiter ne peuvent pas être catégorisés en amont. Le système du Deep learning identifie lui-même les caractéristiques discriminantes. Dans chaque couche, il recherche un nouveau critère spécifique de l’objet, qui sert de base pour décider de la classification retenue pour l’objet à la fin du processus.

Tandis que le Machine learning fonctionne à partir d’une base de données contrôlable, le Deep learning a besoin d’un volume de données bien plus considérable. Le système doit disposer de plus de 100 millions d’entrées pour donner des résultats fiables.

L’IA comme aide au diagnostic en ophtalmologie

 

Le Dr Azar, chercheur américain qui dirige l’innovation ophtalmologique chez Verily (anciennement Google Life Science), est l’un des meilleurs spécialistes mondiaux de l’intelligence artificielle appliquée au secteur de l’ophtalmologie. Il est notamment à l’origine d’un projet révolutionnaire monté par le Moorfields Eye Hospital et DeepMind Health. Il s’agit d’une intelligence artificielle capable de détecter plus de 50 maladies oculaires cécitantes à partir d’images d’OTC (tomographie par cohérence optique).

Selon lui, l’intelligence artificielle peut être utilisée pour « stratifier les topographies cornéennes avant les chirurgies réfractives, mais elle peut aussi apporter son aide dans le diagnostic de sécheresse oculaire et de glaucome, l’analyse de photographies de fond d’œil et de scanners OCT (tomographie de cohérence optique) ». En août 2018, ses équipes ont annoncé que le dispositif avait un taux d’efficacité de 94 %, soit un score plus élevé que les experts humains.

Côté français, nous ne sommes pas en reste car nous avons la société DreamUp Vision qui est spécialisée dans la détection précoce de la rétinopathie diabétique (une lésion de la rétine qui peut causer la cécité des malades du diabète).

L’IA comme Aide au diagnostic dans les maladies cardiovasculaires

Les maladies cardiaques sont elles aussi fortement investies par les sociétés spécialisées en intelligence artificielle. Implicity, une autre start-up française, s’est spécialisée dans l’écoute à distance des pacemakers en mettant au point une plateforme d’IA qui suit à distance les patients dotés d’un implant cardiaque. Grâce à la télésurveillance des prothèses rythmiques, les visites de contrôle peuvent être réduites à une visite annuelle, s’il n’y a pas d’événement clinique. Le cardiologue a accès en continu aux données de la prothèse de son patient et est alerté en cas de problème.

Dans le domaine de l’analyse d’électrocardiogrammes, Cardiologs a développé une IA permettant de détecter une centaine d’anomalies cardiaques. La MedTech parisienne s’appuie sur l’intelligence artificielle pour simplifier l’interprétation des électrocardiogrammes (ECG). Et pour cause, l’analyse de cet examen, nécessaire pour détecter des pathologies cardiovasculaires (bradycardie, tachycardie, fibrillation auriculaire…), peut se révéler compliquée pour les cardiologues, d’autant plus qu’il existe plus d’une centaine de troubles cardiaques qui peut être repérés avec un ECG. Dans ce contexte, gagner du temps et de la précision est un impératif vital pour les médecins afin d’apporter à leurs patients la solution la plus appropriée, de manière à éviter un infarctus ou un AVC.

Pour éprouver sa technologie, Cardiologs dispose d’une base de données de plusieurs centaines de milliers d’ECG, enrichie en permanence, qui permet d’améliorer l’efficacité des algorithmes. Le modèle d’intelligence artificielle conçu par la start-up française a ainsi été affiné au fil du temps grâce à l’apport de plus de 1,4 millions d’enregistrements d’ECG, de manière à être en mesure de pouvoir détecter plus d’une centaine d’anomalies cardiaques différentes. Le nouveau financement doit ainsi permettre d’étoffer la technologie de la société avec de nouvelles intégrations et des applications étendues pour faciliter le quotidien des cardiologues.

L’IA est également présente dans le domaine de la dermatologie avec, par exemple, des algorithmes pouvant reconnaître avec une grande efficacité des mélanomes cutanés par rapport à des grains de beauté, dans le domaine de l’anatomopathologie en diminuant le temps de lecture des lames et en orientant l’anatomopathologiste dans son diagnostic.

Outre la détection d’anomalies sur des biopsies, le choix de la meilleure combinaison d’examens à réaliser pour un patient et l’étude de l’ADN seront aussi bientôt possibles grâce à l’intelligence artificielle. Les acteurs historiques de l’analyse biologique, tels Cerba ou Biomnis, font entrer cette dernière dans leurs laboratoires. La start-up suisse Sophia Genetics fournit déjà à plusieurs centaines d’hôpitaux dans le monde une analyse exhaustive de l’ADN de leurs patients. Ce service rapide (deux heures de travail facturées 150 euros) permet de détecter les mutations responsables des cancers dits héréditaires, tels ceux du sein, de l’ovaire ou du colon, et de personnaliser les soins. Avec, en ligne de mire, des traitements plus efficaces et des vies sauvées.

Mais là où l’intelligence artificielle peut faire jouer toute sa puissance c’est probablement dans le domaine des maladies rares. En effet, elles sont multiples et variées, touchent 300 millions de personnes dans le monde et sont très largement responsables d’une errance diagnostique qui peut durer des années. Souvent responsables d’atteintes polysymptomatiques et polyorganiques, il est très difficile pour les médecins d’en faire le diagnostic car elles demandent une analyse souvent globale de l’individu avec une multitude d’examens à reprendre, à analyser, des corrélations à établir, des diagnostics différentiels à exclure et tout cela dans un temps de consultation très court. Bref, de nombreuses données concernent ces patients et une aide extérieure serait forcément la bienvenue.

Vous l’aurez compris l’objectif de cet article n’est pas de démontrer la supériorité de l’IA sur l’homme et de remplacer tous les médecins par des machines mais de voir dans quels domaines du diagnostic médical elle peut être utile et comment elle peut aider le médecin dans sa pratique.

Encore faut-il que celle-ci soit un minimum efficace ! Des chercheurs ont mis en commun les résultats de près de 20 000 études menées sur le sujet. Seulement 14 d’entre elles ont été considérées comme étant « de bonne qualité ». Ces 14 études ont révélé que les systèmes de deep learning détectent avec un taux de réussite de 87% l’état pathologique d’un humain. Comparativement, un médecin a un taux de 86%. De plus, l’IA accorde son feu vert pour un traitement adapté dans 93% des cas alors que les médecins ne le font que dans 91% des cas. Pour le docteur Xiaoxuan Liu, auteur principal de l’étude menée par le NHS foundation trust : « il y a évidemment encore de nombreuses zones d’ombre au sujet de la performance de l’intelligence artificielle sur les diagnostics médicaux liés aux humains. Pourtant notre message est très clair : l’IA est capable d’établir des diagnostics de manière aussi qualitative, voire plus qualitative qu’un humain. C’est une excellente nouvelle, le médecin de demain va pouvoir s’appuyer sur une technologie de plus en plus performante et prendre la meilleure décision pour les patients.

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Psychologie sociale, IA et Observance thérapeutique

Psychologie sociale IA & observance thérapeutique

La psychologie sociale et l’intelligence artificielle au service de l’observance des patients

Quentin PEDRON, pouvez-vous me décrire votre parcours et votre rôle au sein d’HAJIME AI ?

J’ai une formation en psychologie sociale appliquée au domaine de la santé.

Après l’obtention d’un Master en Psychologie Sociale Appliquée, j’ai intégré deux cabinets spécialisés dans la qualité de vie au travail dans deux disciplines différentes. Chez My sommeil, j’ai étudié l’importance du sommeil des salariés, le travail posté et le travail de nuit. Chez Vital campus j’ai travaillé sur l’impact de l’alimentation et de l’activité physique sur la qualité du travail.

À l’occasion de ma participation à un Hackathon sur l’amélioration du parcours de soins et de la relation entre les patients et les soignants, j’ai travaillé sur les problèmes d’observance thérapeutique. C’est avec mon groupe projet, Barthélemy BOURDON lui aussi spécialisé en psychologie sociale, Simon DEVARADJA ingénieur spécialisé en intelligence artificielle et Jean-François VO développeur informatique, que nous avons décidé de créer HAJIME AI. Ce nom provient des arts martiaux et signifie « nouveau départ » car il s’agit d’apporter une nouvelle vision sur la corrélation entre les recommandations du médecin et le comportement du patient. En effet, une maladie chronique implique un véritable combat.

Chez HAJIME AI, en plus de ma formation initiale de Psychologue, j’occupe la fonction de Chief Product Officer orienté sur la conception du produit. De plus, je suis un joueur invétéré depuis mon plus jeune âge et tous les mécanismes de gamification me passionnent particulièrement.

Pouvez-vous me décrire cette discipline, la psychologie sociale ?

C’est une discipline assez récente [par rapport à d’autres sciences] qui relie la psychologie et la sociologie. Si l’on peut remonter les origines jusqu’à Auguste Comte, le père de sociologie moderne, c’est vraiment au début du XXe siècle que les gens ont commencé à s’interroger sur l’influence de notre environnement social sur nos idées, nos motivations et nos comportements.

La psychologie sociale recouvre de nombreux domaines, comme la dissonance cognitive qui est un sujet souvent abordé avec plus ou moins de connaissances. Ce sont les travaux de Léon Festinger qui ont mis en lumière ce champ de la psychologie sociale. On peut également parler de la soumission à l’autorité et citer l’expérience de Stanley Milgram, qui montre comment on peut amener quelqu’un à faire quelque chose contre son gré. Les études de ce type sont poursuivies aujourd’hui sur ce que l’on appelle la soumission librement consentie pour montrer comment on peut amener un individu à faire volontairement ce que l’on veut qu’il fasse, comme le démontrent notamment les travaux de Joule et Beauvois.

Dans une expérience de Joule, on se rend compte que si nous soumettons les personnes à un stimulus positif avant la situation que l’on veut observer, celui-ci agit sur le comportement des individus en stimulant son empathie ou son altruisme. La psychologie sociale c’est donc la science des comportements et l’étude de ce qui peut les influencer.

Quel intérêt y a-t-il à utiliser ces modèles dans la santé ?

Les champs d’application de la psychologie sociale sont nombreux, comme l’influence de la communication marketing sur les comportements d’achat. Il y a aussi l’étude des comportements liés à la santé en particulier pour améliorer le dépistage et la prévention.

Il y a un certain nombre de modèles qui permettent de mesurer les comportements et d’autres modèles qui permettent de les prédire.

Chez HAJIME AI, nous utilisons un de ces modèles. Avec notre board scientifique nous nous sommes rendu compte qu’à partir d’un modèle existant, celui de la Théorie du Comportement Planifié, nous pouvions prédire assez précisément les comportements des individus et ainsi poser des stratégies adaptées à chacun.

La théorie du comportement planifié nous dit en fait que lorsque l’on veut mesurer un comportement et que l’on veut savoir si quelqu’un va l’éxécuter, le meilleur prédicteur va être l’intention de comportement, c’est-à-dire « est-ce que j’ai l’intention de faire ce comportement ? ». Pour mesurer cette intention de comportement, 3 facteurs principaux sont à prendre en compte. Il y a d’abord lattitude, qui représente l’idée que l’on se fait de ce comportement, est-il utile, est-il agréable, etc. Il faut aussi prendre en compte les normes subjectives, c’est-à-dire ce que l’individu perçoit de ce que son environnement social pense de ce comportement. Il peut avoir une perception erronée de la réalité qui va avoir une influence sur son comportement.

On le voit aujourd’hui avec la COVID-19 et l’influence de ce que disent les médias sur les vaccins sur notre propre pratique, sur le fait de se faire ou non vacciner ? C’est ce que l’on appelle les normes subjectives.

On va également avoir un facteur qui s’appelle le contrôle, la notion de contrôle perçu.

Il s’agit de répondre à la question « Est-ce que j’ai un contrôle sur la possibilité de faire ce comportement ? ». Cela va prendre en compte les freins perçus (la distance, le temps l’argent, …) mais aussi les motivations, sont-elles internes ou externes ?

Pour donner un exemple de motivation interne et externe, la motivation interne consiste à avoir intériorisé l’importance de ce qui est bon pour ma santé savoir que c’est bon pour ma santé donc je le fais pour moi. La motivation externe n’a pas de lien avec mon bénéfice santé, par exemple on va me payer dix euros pour que je prenne mon médicament. C’est très efficace sur le court terme mais beaucoup moins sur le long terme. La motivation interne est beaucoup plus puissante sur le long terme mais plus difficile à ancrer chez l’individu.

Il existe une banque de stratégies de changements de comportements qu’on a mis un jour chez HAJIME AI avec une revue de littérature. On en a 93 aujourd’hui mais il en existe encore beaucoup d’autres. Notre travail va être d’aller prédire le comportement des individus et de proposer des stratégies de changement de comportement qui sont efficaces sur chaque type de personne.

Comment peut-on influencer de manière positive les comportements liés à la santé ?

Aujourd’hui on essaie d’agir sur l’éducation thérapeutique des patients pour les rendre « patients experts » de leur pathologie et de leur traitement. Sauf que la connaissance, l’information ne suffit pas à influencer le comportement. La connaissance va faire bouger l’attitude. Si on explique au patient que son traitement est utile, il doit changer son comportement. Mais dans la pratique il ne va pas toujours agir. Il y a une la différence entre ce qu’on appelle la sphère des idées et la sphère du comportement. Le fait d’être convaincu de quelque chose ne va pas suffire à adopter le comportement.

D’autres facteurs évoqués dans la question précédente (les normes subjectives, le contrôle perçu, les motivations) vont influencer notre comportement.

Il faut donc mettre en place d’autres stratégies pour peser sur les balances décisionnelles. C’est pour cela que les associations de patients font un gros travail en apportant du soutien social à des personnes qui sont parfois isolées, ce qui peut rendre certains patients peu observants.

Comment votre entreprise HAJIME AI a mis précisément en place ces modèles dans le parcours de soins ?

Nous avons intégré ces modèles sous forme de questionnaires dans la plate-forme HENKO qui permet à des professionnels de santé de recruter un échantillon représentatif de patients afin de mesurer leur intention de comportement. Une fois les résultats obtenus, nous dessinons un persona de cette population et définissons les stratégies qui vont fonctionner sur chaque sous-population.

C’est aussi déclinable au niveau micro, c’est à dire de l’individu. Dans cette 1ère version de la plate-forme, nous donnons des conseils aux professionnels de santé sur l’accompagnement d’un patient en fonction de son profil d’observance. Par extension, nous aimerions la compléter d’outils directement à destination des patients pour favoriser l’observance.

Comment HAJIME AI s’est appuyé sur les nouvelles technologies et notamment l’intelligence artificielle (IA) pour monter sa solution et faire fonctionner sa plate-forme ?

Au départ, nous avons tenté d’intégrer les modèles de sciences comportementales dans des chatbots, à savoir des agents conversationnels, à la disposition des patients pour répondre à leurs questions. Nous développions alors des modules de compréhension du langage naturel.

Mais nous nous sommes rapidement rendu compte au fur et à mesure de nos entretiens métier que l’utilisation brute de nos modèles sous forme de questionnaires serait déjà apporteuse d’informations clés sur le comportement des patients. La solution de Chatbot a donc été temporairement écartée pour la mise en place de la plateforme Henko qui a facilité notre « Go-to-market ».

Nous avons beaucoup appris de ce pivot de solution. Chez HAJIME AI, nous voyons l’IA comme un moyen et non une finalité : on ne veut pas prioriser des chantiers IA à l’aveugle. Nous avons une vision sur le sujet mais notre priorité aujourd’hui est de confirmer les points de douleurs qu’on pourra réellement solutionner avec l’IA. En disposant de la donnée, on peut facilement se disperser en termes de features mais seule l’expérience et les retours métiers nous permettront de prioriser ces dernières.

Bientôt, grâce à la mise en place d’un système de recommandation nous pourrons améliorer le lien entre les mesures et les stratégies de changement de comportement. Ce système reposerait sur des méthodes de filtrage collaboratif comme ceux employés sur Netflix. Ce dernier propose des vidéos dont on sait qu’elles vont plaire en fonction de ce que les individus du même profil ont apprécié. Nous souhaitons faire la même chose : recommander des contenus dont on sait qu’ils ont été efficaces sur des patients aux profils similaires.

Pour cela, nous voulons capitaliser sur l’ensemble des études de diverses pathologies pour alimenter ce système de recommandation, étant donné que le comportement est une science transversale, mais il faut avant ça mettre un focus sur la collecte de données et la multiplication des études. C’est notre priorité aujourd’hui.

Source : Interview de Quentin Pedron, Co-Founder & Chief Product Officer chez HAJIME AI